Let's Git - Versionsverwaltung & Open Source Hausaufgabe

Overview

Let's Git - Versionsverwaltung & Open Source Hausaufgabe

Herzlich Willkommen zu dieser Hausaufgabe für unseren MOOC: Let's Git! Wir hoffen, dass Du viel lernen wirst und dabei auch Spaß hast.

In dieser Hausaufgabe wirst du eine Webseite zu deinem Lieblingscharakter aus Filmen oder Büchern erstellen. Hier kannst du zwei Beispiele betrachten: Beispiel 1 und Beispiel 2. Du wirst hier den Github Flow üben, aber das wirst du dann in den Aufgaben erkennen.

Um die Aufgabe zu starten, folge einfach folgenden Schritten:

  • Nutze dieses Repository als Vorlage für ein neues Repository und klicke auf „Use this template“, um das selbe Repository in deinen Repositories zu erstellen. Gib dem Repository beim Erstellen den Namen „<dein github name>.github.io“. Wenn dein Username zum Beispiel sanjsp ist, sollte das Repository sanjsp.github.io heißen
  • Gib dem neu erstellten Repository einen Stern. Falls du keinen Stern geben kannst, solltest du überprüfen, ob deine mit deinem GitHub Account verknüpfte Email Adresse verifiziert ist. Das kannst du bei den Einstellungen nachschauen.
  • Clone das Repository auf deinen Computer. Dafür gehst du oben in der Leiste auf Clone or Download und kopierst den Link des Repositories. Dann führst du in der Git Bash git clone (URL des Repositories) aus. Meine Eingabe sähe wie folgt aus: git clone https://github.com/SanJSp/sanjsp.github.io.git
  • Öffne die Webseite, die aus den Inhalten des Repositories generiert wird. Dafür gehst du im Browser auf \<dein github name\>.github.io. Bei mir wäre das sanjsp.github.io. Dort wirst du momentan einen Error 404 vorfinden. Allerdings kannst du nach dem Lösen jeder Aufgabe hier überprüfen, ob sich etwas geändert hat.
  • Mit der Zeit werden wir, in Form eines Bots, in deinem Repository neue Issues hinzufügen. Insgesamt gibt es fünf Aufgaben in Form von fünf unterschiedlichen Issues. Wenn du ein Issue erfolgreich gelöst hast, wird der Bot in deinem Pull Request ein Passwort für das Quiz auf openHPI kommentieren. Das sollst du dann für die entsprechende Aufgabe eingeben. Bearbeite nun die Issues und folge den Schritten, die in den Issues angegeben sind. Es kann manchmal ein wenig dauern (max. 5 Minuten), bis die Issues erstellt werden.

Die Webseite verändert sich immer, wenn auf dem master ein neuer Commit stattgefunden hat. Wenn du die Veränderungen anschauen möchtest, die du auf deinem feature-Branch erstellt hast, schau dir die index.md Datei in deinem Repository auf GitHub an. Bedenke, dass du auch auf GitHub den Branch wechseln kannst. Um deine Änderungen zu sehen musst du beim Betrachten der Index.md oben links deinen Branch auswählen. Nun kannst du sehen, was beim Formatieren der Inhalte nicht ganz funktioniert hat.

QueryDet: Cascaded Sparse Query for Accelerating High-Resolution SmallObject Detection

QueryDet-PyTorch This repository is the official implementation of our paper: QueryDet: Cascaded Sparse Query for Accelerating High-Resolution Small O

Chenhongyi Yang 276 Dec 31, 2022
[NeurIPS 2021] The PyTorch implementation of paper "Self-Supervised Learning Disentangled Group Representation as Feature"

IP-IRM [NeurIPS 2021] The PyTorch implementation of paper "Self-Supervised Learning Disentangled Group Representation as Feature". Codes will be relea

Wang Tan 67 Dec 24, 2022
Neural Cellular Automata + CLIP

🧠 Text-2-Cellular Automata Using Neural Cellular Automata + OpenAI CLIP (Work in progress) Examples Text Prompt: Cthulu is watching cthulu_is_watchin

Mainak Deb 21 Dec 19, 2022
MLOps will help you to understand how to build a Continuous Integration and Continuous Delivery pipeline for an ML/AI project.

page_type languages products description sample python azure azure-machine-learning-service azure-devops Code which demonstrates how to set up and ope

1 Nov 01, 2021
A MatConvNet-based implementation of the Fully-Convolutional Networks for image segmentation

MatConvNet implementation of the FCN models for semantic segmentation This package contains an implementation of the FCN models (training and evaluati

VLFeat.org 175 Feb 18, 2022
Fast and Easy Infinite Neural Networks in Python

Neural Tangents ICLR 2020 Video | Paper | Quickstart | Install guide | Reference docs | Release notes Overview Neural Tangents is a high-level neural

Google 1.9k Jan 09, 2023
A Unified Generative Framework for Various NER Subtasks.

This is the code for ACL-ICJNLP2021 paper A Unified Generative Framework for Various NER Subtasks. Install the package in the requirements.txt, then u

177 Jan 05, 2023
Avatarify Python - Avatars for Zoom, Skype and other video-conferencing apps.

Avatarify Python - Avatars for Zoom, Skype and other video-conferencing apps.

Ali Aliev 15.3k Jan 05, 2023
PPO is a very popular Reinforcement Learning algorithm at present.

PPO is a very popular Reinforcement Learning algorithm at present. OpenAI takes PPO as the current baseline algorithm. We use the PPO algorithm to train a policy to give the best action in any situat

Rosefintech 11 Aug 23, 2021
R-package accompanying the paper "Dynamic Factor Model for Functional Time Series: Identification, Estimation, and Prediction"

dffm The goal of dffm is to provide functionality to apply the methods developed in the paper “Dynamic Factor Model for Functional Time Series: Identi

Sven Otto 3 Dec 09, 2022
PyTorch implementation of MSBG hearing loss model and MBSTOI intelligibility metric

PyTorch implementation of MSBG hearing loss model and MBSTOI intelligibility metric This repository contains the implementation of MSBG hearing loss m

BUT <a href=[email protected]"> 9 Nov 08, 2022
ExCon: Explanation-driven Supervised Contrastive Learning

ExCon: Explanation-driven Supervised Contrastive Learning Contributors of this repo: Zhibo Zhang ( Zhibo (Darren) Zhang 18 Nov 01, 2022

MG-GCN: Scalable Multi-GPU GCN Training Framework

MG-GCN MG-GCN: multi-GPU GCN training framework. For more information, please read our paper. After cloning our repository, run git submodule update -

Translational Data Analytics (TDA) Lab @GaTech 6 Oct 24, 2022
FTIR-Deep Learning - FTIR Deep Learning With Python

CANDIY-spectrum Human analyis of chemical spectra such as Mass Spectra (MS), Inf

Wei Mei 1 Jan 03, 2022
Pytorch Implementation of the paper "Cross-domain Correspondence Learning for Exemplar-based Image Translation"

CoCosNet Pytorch Implementation of the paper "Cross-domain Correspondence Learning for Exemplar-based Image Translation" (CVPR 2020 oral). Update: 202

Lingbo Yang 38 Sep 22, 2021
Code for the CVPR2022 paper "Frequency-driven Imperceptible Adversarial Attack on Semantic Similarity"

Introduction This is an official release of the paper "Frequency-driven Imperceptible Adversarial Attack on Semantic Similarity" (arxiv link). Abstrac

Leo 21 Nov 23, 2022
Official implementation of VaxNeRF (Voxel-Accelearated NeRF).

VaxNeRF Paper | Google Colab This is the official implementation of VaxNeRF (Voxel-Accelearated NeRF). VaxNeRF provides very fast training and slightl

naruya 132 Nov 21, 2022
Predict bus arrival time using VertexAI and Nvidia's Jetson Nano

bus_prediction predict bus arrival time using VertexAI and Nvidia's Jetson Nano imagenet the command for imagenet.py look like this python3 /path/to/i

10 Dec 22, 2022
TilinGNN: Learning to Tile with Self-Supervised Graph Neural Network (SIGGRAPH 2020)

TilinGNN: Learning to Tile with Self-Supervised Graph Neural Network (SIGGRAPH 2020) About The goal of our research problem is illustrated below: give

59 Dec 09, 2022
This tutorial repository is to introduce the functionality of KGTK to first-time users

Welcome to the KGTK notebook tutorial The goal of this tutorial repository is to introduce the functionality of KGTK to first-time users. The Knowledg

USC ISI I2 58 Dec 21, 2022