adversarial-deep-learning.github.io
Website für das Buch Adversarial Deep Learning, bereitgestellt von jekyll
Anforderungen
Installieren Sie von hier aus die CLI von jekyll, basierend auf Ihrem Betriebssystem
So führen Sie die Website lokal aus:
bundle install
bundle exec jekyll serve
Navigieren Sie in Ihrem Browser zu http://localhost:4000.
Beitrag
Pull-Requests sind willkommen, stellen Sie jedoch sicher, dass die folgenden Kriterien erfüllt sind:
- Wenn Sie (möglicherweise) eine bestehende Funktion beschädigen, geben Sie dies explizit in der PR-Beschreibung an.
- Commit-Nachrichten sollten in der Gegenwartsform verfasst, beschreibend und relevant sein und sich eng an die GNOME-Richtlinien für Commit-Nachrichten halten.
- Das Hinzufügen von Tags zur Nachricht ist (vorerst) optional. Commits sollten keine Git-Tags haben, es sei denn, sie weisen auf eine Versionsänderung hin.
- Die Dokumentation sollte aktualisiert werden, wenn die API geändert wird.
- Alle erforderlichen Statusprüfungen müssen bestanden werden. Abgesehen von Ausnahmefällen sollten relevante Tests bei Bedarf hinzugefügt/aktualisiert werden.
- Abgesehen von Ausnahmefällen sollte Codacy keine neuen Probleme melden.
- Befolgen Sie den allgemeinen Stil des Projekts. Schlecht geschriebener oder undokumentierter Code wird möglicherweise abgelehnt.
- Wenn Sie Änderungen an einem bestehenden Vorschlag vorschlagen, erstellen Sie zunächst ein Problem und erklären Sie, warum es nützlich ist.
- Treten Sie dem Slack-Kanal bei, um über die SAiDL Season Of Code 2021 zu diskutieren
- Sei nett!
Weitere Informationen zum Aufbau des Projekts finden Sie unter CONTRIBUTING.md. Wenn Ihnen die Arbeit gefallen hat, wenden Sie sich bitte an uns.
