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Eclipse基金会项目的IP/版权要求
本页说明向eclipse/deeplearning4j github代码库中的项目贡献代码所需的步骤:https://github.com/eclipse/deeplearning4j
贡献者(任何想将代码提交到存储库的人)在合并他们的代码之前需要做两件事:
签署Eclipse贡献者协议(一次)
签署提交(每次)
所有Eclipse基础项目都必须满足这两个要求,而不仅仅是DL4J和ND4J: https://projects.eclipse.org/
通过签署ECA,你实际上是在明确你提交的代码是你编写的,或者你有权为项目做出贡献。这是避免版权问题的必要法律保护。
通过签署你的提交,你可以明确该特定提交中的代码是你自己的。
你只需要签署一次Eclipse贡献者协议(ECA)。流程如下:
步骤1:注册Eclipse帐户
可以在这里完成 https://accounts.eclipse.org/user/register
注意:你必须使用与你的github帐户(要提交请求的GitHub帐户)相同的电子邮件进行注册。
步骤2:签署ECA
去 https://accounts.eclipse.org/user/eca 并按说明操作。
有几种方法可以签署提交。请注意,你可以使用这些选项中的任何一个。
选项1:在命令行提交时使用 -s
在这里签署提交很简单:
注意,-s(小写s)-大写S(即,-S)用于GPG签名(见下文)。
选项2:设置Bash别名(“或Windows cmd别名”)用于自动签署
例如,可以在bash中设置以下别名:
然后提交将使用以下操作完成:
对于Windows命令行,可以通过一些机制使用类似的选项(请参见此处)
一种简单的方法是创建包含以下内容的gcm.bat文件,并将其添加到系统路径中:
然后,你可以使用与上面相同的过程提交(即gcm“My commit”)
选项3: 使用GPG签署
要获取GPG签署详情,查看此链接
注意,这个选项可以与别名组合使用(见上文),如alias gcm=-git commit-S-m'-注意GPG签署的大写字母-S。
选项4: 使用带自动签署的IntelliJ提交
可用于执行git提交,包括通过签署提交。有关详细信息,请参阅本页。
在执行提交之后,你可以使用几种不同的方法进行签入。一种方法是使用git log--show signature-1来显示最后一次提交的签署(例如,使用-5来显示最后5次提交)
输出如下:
顶部提交是未签署的,而底部提交是已签署的(请注意存在已签名者)。
如果忘记签署上次提交,可以使用以下命令:
假设你的分支有3个新提交,所有提交都是未签署的:
一个简单的方法是压缩并签署这些提交。要在最后3次提交时执行此操作,请使用以下命令:(注意,可能需要先进行备份)
结果:
你可以使用如前所示显示git log -1 --show-signature
来确认提交已签署。
请注意,一旦将提交合并为master,你的提交将被粉碎,因此丢失提交历史并不重要。
如果你正在更新现有的PR,则可能需要强制使用 -f(如git push X -f
)。
新手深度学习的路线图。
你从哪里开始取决于你已经知道了什么。
真正理解深度学习的先决条件是线性代数、微积分和统计学,以及编程和一些机器学习。应用它的先决条件是学习如何部署模型。
在DL4J的场景中,你应该很了解JAVA并且对类似IntelliJ IDE的工具和自动化构建工具Maven感到舒服。
下面你会找到一个资源列表。这些章节大致按它们有用的顺序组织起来。
(面向那些对人工智能的调查感兴趣的人)
(面向那些对图片识别感兴趣的人)
深度学习所涉及的数学基本上是线性代数、微积分和概率,如果你在本科阶段学习了这些,你将能够理解深层学习论文中的大部分思想与符号。如果没有在大学里学习过,就不要害怕。有很多免费的资源(有一些在这个网站上)。
如果你还不知道如何编程,你可以从Java开始,但你可能会发现其他语言更容易。Python和Ruby资源可以在更快的反馈循环中传达基本思想。“学习Python的硬方法”和“学习编程(Ruby)”是两个很好的开始。
一旦你有了编程基础,就可以着手Java,这是世界上使用最广泛的编程语言。世界上大多数大型组织都使用巨大的Java代码库。(总是有JAVA的作品)(大数据栈—Hadoop, Spark, Kafka, Lucene, Solr, Cassandra, Flink –在很大程度上是为Java的计算环境JVM编写的。
快速入门
; Patrick van der Smagt
(Vim 是一种用命令行访问的编辑器。)
如果你想不使用JAVA而直接使用深度学习,我们推荐和各种可以顶替它的Python框架,包括 和 。
带着那些,我们推荐你通过它的 来走近DL4J。
你也可以下载一个 , 它是支持 Python, Java 和 Scala 机器学习和数据科学的工具 。 SKIL是一个可以在prem和云端工作的机器学习后端,可以装载你的软件,提供一个机器学习模型服务器 。
我们所知道的关于深度学习的大部分内容都包含在学术论文中。你可以在这里找到一些主要的研究小组。 虽然个别课程对他们所能教的东西有限制,但互联网却没有。大多数的数学和编程问题可以通过Google和搜索如 和 。