开源项目最佳实践教程:Stats Illustrations
2025-05-22 01:18:22作者:廉彬冶Miranda
1. 项目介绍
Stats Illustrations 是一个开源项目,由数据科学家和统计学家 Allison Horst 创建。该项目包含了大量关于统计、数据科学以及 R 语言的艺术插图,旨在帮助教育者和学习者更好地理解和教授统计概念。这些插图以直观、有趣的方式呈现复杂的统计思想,并且遵循 CC-BY-4.0 许可,允许用户自由使用和分享。
2. 项目快速启动
要开始使用 Stats Illustrations,你需要遵循以下步骤:
首先,克隆或下载项目仓库:
git clone https://github.com/allisonhorst/stats-illustrations.git
然后,你可以浏览项目中的插图和示例。例如,查看 github-illustrated-series 文件夹中的插图:
cd stats-illustrations
open github-illustrated-series
在文件夹中,你将找到一系列的插图,你可以直接使用它们来丰富你的教学材料或演讲。
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
- 教学辅助:使用这些插图来辅助讲解统计概念,如图表、分布、模型等。
- 演讲和展示:在数据科学相关的演讲中使用这些插图,使内容更加生动和易于理解。
最佳实践
- 引用和致谢:在使用插图时,确保按照项目许可要求进行引用和致谢。
- 二次创作:在遵循许可协议的前提下,你可以基于这些插图进行二次创作,以适应特定的教学或展示需求。
4. 典型生态项目
Stats Illustrations 可以与其他开源项目相结合,以创建更丰富的教育资源和工具。以下是一些可能的生态项目:
- R 教程:结合 R 语言的开源教程,使用 Stats Illustrations 中的图表来解释统计方法。
- 数据可视化库:将插图与数据可视化库结合,创建互动式的统计图表。
- 在线课程:在在线课程中嵌入这些插图,以提高课程的可视化效果和参与度。
通过遵循这些最佳实践,你可以有效地利用 Stats Illustrations 项目来提升你的教学和展示效果。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C091
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
473
3.52 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
286
338
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
224
91
Ascend Extension for PyTorch
Python
283
316
暂无简介
Dart
722
174
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
438
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.27 K
699
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19