kaggle-solutions项目贡献指南:如何快速添加新的竞赛解决方案
2026-02-05 05:44:49作者:幸俭卉
想要为数据科学社区做出贡献吗?kaggle-solutions项目是你展示才华的绝佳平台!这个开源项目汇集了Kaggle竞赛中最全面的解决方案和创意,帮助全球数据科学家学习和成长。本指南将手把手教你如何快速添加新的竞赛解决方案,成为这个活跃社区的一员。🚀
准备工作:克隆项目仓库
首先,你需要将项目克隆到本地:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ka/kaggle-solutions
cd kaggle-solutions
确保你的环境已安装Python和相关依赖,项目使用Jekyll构建,支持Markdown格式的内容管理。
理解项目结构
kaggle-solutions项目采用清晰的组织结构:
- _data/competitions.yml - 核心数据文件,包含所有竞赛信息
- _scripts/extract_solutions.py - 自动抓取解决方案的脚本
- assets/images/ - 项目图片资源
添加新竞赛的详细步骤
步骤1:编辑竞赛数据文件
打开 _data/competitions.yml 文件,这是存储所有竞赛信息的核心文件。每个竞赛条目包含以下关键字段:
number: 竞赛编号(唯一标识)title: 竞赛标题desc: 竞赛描述kind: 竞赛类型(Featured/Playground/Research)prize: 奖金金额team: 参赛团队数量metric: 评估指标year: 举办年份solutions: 解决方案列表
步骤2:填写竞赛基本信息
按照YAML格式添加新的竞赛条目。例如:
- number: "672"
title: "Your Competition Title"
desc: "Brief description of the competition"
kind: "Featured"
prize: "$100,000"
team: "1,500"
metric: "Accuracy Score"
link: "https://www.kaggle.com/c/your-competition"
year: "2025"
solutions:
- rank: "1"
link: "https://www.kaggle.com/c/your-competition/writeups/1st-place-solution"
kind: "description"
步骤3:添加解决方案链接
在solutions字段中,按排名添加解决方案的链接。项目支持添加多个排名位置的解决方案:
solutions:
- rank: "1"
link: "https://www.kaggle.com/c/your-competition/writeups/1st-place-solution"
- rank: "2"
link: "https://www.kaggle.com/c/your-competition/writeups/2nd-place-solution"
步骤4:使用自动化工具
项目提供了强大的自动化脚本 _scripts/extract_solutions.py,可以自动从Kaggle排行榜抓取解决方案链接。使用示例:
python _scripts/extract_solutions.py
该脚本使用Selenium处理动态加载内容,能够自动提取前50名的解决方案。
最佳实践建议
数据准确性检查
- 确保竞赛编号唯一且连续
- 验证所有链接的有效性
- 检查年份和团队数量的正确性
解决方案质量评估
- 优先选择有详细技术说明的解决方案
- 包含不同排名位置的多样性方案
- 确保链接指向官方的Kaggle讨论页面
提交贡献流程
- 创建分支:
git checkout -b add-new-competition - 添加内容:按照上述步骤编辑文件
- 测试验证:确保网站能够正确显示新内容
- 提交Pull Request
常见问题解答
Q: 如何确定竞赛编号? A: 查看 _data/competitions.yml 文件中的最新编号,然后递增1。
Q: 可以添加哪些类型的解决方案? A: 包括排名靠前的官方解决方案、技术博客分享、GitHub代码仓库等。
成为社区明星贡献者
通过为kaggle-solutions项目添加新的竞赛解决方案,你不仅帮助了全球的数据科学学习者,还能:
- 📈 提升个人技术影响力
- 🤝 加入活跃的开源社区
- 💡 学习最新的机器学习技术
立即开始你的贡献之旅,成为这个优秀项目的一份子!🌟
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
567
3.83 K
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++
892
667
Ascend Extension for PyTorch
Python
376
445
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
349
200
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
暂无简介
Dart
797
197
🎉 (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
1.37 K
777
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.13 K
271
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359

