applyingml 的安装和配置教程
2025-05-25 22:02:23作者:钟日瑜
项目基础介绍
applyingml 是一个开源项目,旨在为用户提供关于应用机器学习的论文、指南和导师访谈。该项目是一个知识库,汇集了机器学习的实际应用知识,对于希望学习如何将机器学习应用于实际问题的人来说是一个宝贵的资源。
主要编程语言
本项目主要使用 Markdown (MDX) 进行文档编写,同时使用了 JavaScript 以及一些 CSS 来构建和样式化网页。
项目使用的关键技术和框架
- Gatsby: 这是一个流行的现代静态网站生成器,基于 React。
- MDX: 一种将 Markdown 和 JSX 结合在一起的格式,用于在 Gatsby 中编写动态内容。
- GitHub Actions: 用于自动化网站的构建和部署过程。
项目安装和配置的准备工作
在开始安装和配置 applyingml 项目之前,请确保您的计算机上已经安装以下软件:
- Node.js: JavaScript 运行环境,Gatsby 依赖于它。
- Git: 版本控制系统,用于从 GitHub 克隆项目。
安装步骤
-
安装 Gatsby CLI
打开命令行工具,运行以下命令来安装 Gatsby 命令行界面:
npm init gatsby -
克隆项目仓库
使用 Git 克隆项目仓库到本地:
git clone https://github.com/eugeneyan/applyingml.git -
进入项目目录
克隆完成后,进入项目目录:
cd applyingml -
安装项目依赖
在项目目录中,运行以下命令来安装项目依赖:
npm install -
启动本地开发环境
安装完依赖后,启动本地服务器来查看网站:
gatsby develop运行上述命令后,Gatsby 将启动一个本地开发服务器,并且通常会自动在默认的网络浏览器中打开一个新标签页,地址通常是
http://localhost:8000。
按照以上步骤操作后,您应该能够在本地计算机上成功运行 applyingml 项目,并开始探索其中的内容。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
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
12
1
🔥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
67
20
暂无简介
Dart
772
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
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++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
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
336
178