learn-you-a-haskell-notebook 的项目扩展与二次开发
2025-06-24 16:25:10作者:曹令琨Iris
项目的基础介绍
learn-you-a-haskell-notebook 是一个将Mirан·利波瓦查(Miran Lipovača)的著作《Learn You a Haskell for Great Good!》转化为 Jupyter 笔记本格式的开源项目。它使得读者可以在交互式的环境中学习 Haskell 编程语言,从而提高学习的趣味性和效率。
项目的核心功能
该项目的主要功能是将《Learn You a Haskell for Great Good!》书中的内容转换成 Jupyter 笔记本的形式,允许用户在阅读文字说明的同时,可以直接在笔记本中运行 Haskell 代码,并即时看到代码执行的结果。
项目使用了哪些框架或库?
- IHaskell:一个将 Jupyter 笔记本与 Haskell 语言结合的项目,它提供了 Haskell 语言的 Jupyter 内核。
- Jupyter Notebook:一个开源的 Web 应用程序,允许你创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。
- Docker:用于容器化应用程序,该项目中使用了 Docker 来简化部署 Jupyter Notebook 的过程。
- Nix:一个功能强大的包管理器和配置管理工具,用于项目的依赖管理和构建。
项目的代码目录及介绍
notebook/:包含所有笔记本文件(.ipynb),每个文件对应书中的一个章节。Dockerfile:用于构建包含 IHaskell 和 Jupyter 的 Docker 容器。docker-compose.yml:定义了用于运行 Jupyter Notebook 的 Docker 服务。.gitignore:指定了在 Git 版本控制中应该忽略的文件和目录。README.md:提供了项目描述、安装指南和使用说明。LICENSE:项目遵循的许可证文件。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加互动性:可以通过添加形式化的问题和答案,创建一个互动的学习体验,以测试用户对 Haskell 概念的理解。
- 扩展教程内容:增加更多 Haskell 高级主题的教程,作为对原有内容的补充。
- 优化用户界面:改进用户界面和用户体验,使得学习过程更加友好。
- 多语言支持:提供其他语言版本的翻译,使得非英语母语的读者也能轻松学习 Haskell。
- 集成其他工具:整合其他 Haskell 开发工具,如 HLS(Haskell Language Server),以提高编码效率。
- 构建在线社区:创建一个论坛或聊天室,让用户可以交流学习经验,分享代码片段和解决问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
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++
650
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
633
143