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Numba 0.44 中文文档校对活动 | ApacheCN

2019-09-22 14:42 作者:绝不原创的飞龙  | 我要投稿

整体进度:https://github.com/apachecn/numba-doc-zh/issues/1

贡献指南:https://github.com/apachecn/numba-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

项目仓库:https://github.com/apachecn/numba-doc-zh

贡献指南

请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越,但我们并不要求您做到十全十美,因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下,我们的服务器已经记录所有的翻译,因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。(改编自维基百科)

负责人:

  • 飞龙(t.cn/R4TanTd):562826179

章节列表

  1. 用户手册(t.cn/AiOt8VwO)

  • 1.1。 Numba 的约 5 分钟指南(t.cn/AiOt8V5n)

  • 1.2。概述(t.cn/AiOt8V6h)

  • 1.3。安装(t.cn/AiOt8V01)

  • 1.4。使用@jit 编译 Python 代码(t.cn/AiOt8VHC)

  • 1.5。使用@generated_jit 进行灵活的专业化(t.cn/AiOt8VuH)

  • 1.6。创建 Numpy 通用函数(t.cn/AiOt8VDV)

  • 1.7。用@jitclass 编译 python 类(t.cn/AiOt8fZ5)

  • 1.8。使用@cfunc 创建 C 回调(t.cn/AiOt8fbB)

  • 1.9。提前编译代码(t.cn/AiOt8f65)

  • 1.10。使用@jit 自动并行化(t.cn/AiOt8fNn)

  • 1.11。使用@stencil装饰器(t.cn/AiOt8fHl)

  • 1.12。从 JIT 代码 中回调到 Python 解释器(t.cn/AiOt8fdG)

  • 1.13。性能提示(t.cn/AiOt8IP1)

  • 1.14。线程层(t.cn/AiOt8I5I)

  • 1.15。故障排除和提示(t.cn/AiOt8I67)

  • 1.16。常见问题(t.cn/AiOt8Ipl)

  • 1.17。示例(t.cn/AiOt8ITF)

  • 1.18。会谈和教程(t.cn/AiOt8Irx)

  1. 参考手册(t.cn/AiOt8M7G)

  • 2.1。类型和签名(t.cn/AiOt8MyD)

  • 2.2。即时编译(t.cn/AiOt8Mfd)

  • 2.3。提前编译(t.cn/AiOt8M9w)

  • 2.4。公用事业(t.cn/AiOt8MQl)

  • 2.5。环境变量(t.cn/AiOt8Mgb)

  • 2.6。支持的 Python 功能(t.cn/AiOt8xZc)

  • 2.7。支持的 NumPy 功能(t.cn/AiOt8xqA)

  • 2.8。与 Python 语义的偏差(t.cn/AiOt8xXO)

  • 2.9。浮点陷阱(t.cn/AiOt8xOl)

  • 2.10。 Python 2.7 寿命终止计划(t.cn/AiOt8xRj)

  1. 用于 CUDA GPU 的 Numba(t.cn/AiOt8xe9)

  • 3.1。概述(t.cn/AiOt8JZf)

  • 3.2。编写 CUDA 内核(t.cn/AiOt8JqL)

  • 3.3。内存管理(t.cn/AiOt8J65)

  • 3.4。编写设备功能(t.cn/AiOt8JpH)

  • 3.5。 CUDA Python 中支持的 Python 功能(t.cn/AiOt8JYm)

  • 3.6。支持的原子操作(t.cn/AiOt8Jm4)

  • 3.7。随机数生成(t.cn/AiOt8Jsu)

  • 3.8。设备管理(t.cn/AiOt8i2t)

  • 3.10。示例(t.cn/AiOt8iIv)

  • 3.11。使用 CUDA 模拟器 调试 CUDA Python(t.cn/AiOt8iN9)

  • 3.12。 GPU 减少(t.cn/AiOt8iEa)

  • 3.13。 CUDA Ufuncs 和广义 Ufuncs(t.cn/AiOt86P6)

  • 3.14。共享 CUDA 内存(t.cn/AiOt86cN)

  • 3.15。 CUDA 阵列接口(t.cn/AiOt86Wx)

  • 3.16。 CUDA 常见问题(t.cn/AiOt86rL)

  1. CUDA Python 参考(t.cn/AiOt8Xzc)

  • 4.1。 CUDA 主机 API(t.cn/AiOt8XcE)

  • 4.2。 CUDA 内核 API(t.cn/AiOt8XKV)

  • 4.3。内存管理(t.cn/AiOt8X8H)

  1. 用于 AMD ROC GPU 的 Numba(t.cn/AiOt8azo)

  • 5.1。概述(t.cn/AiOt8a5U)

  • 5.2。编写 HSA 内核(t.cn/AiOt8aa7)

  • 5.3。内存管理(t.cn/AiOt8al5)

  • 5.4。编写设备功能(t.cn/AiOt8aml)

  • 5.5。支持的原子操作(t.cn/AiOt8asG)

  • 5.6。代理商(t.cn/AiOt8S2R)

  • 5.7。 ROC Ufuncs 和广义 Ufuncs(t.cn/AiOt8StG)

  • 5.8。示例(t.cn/AiOt8S63)

  1. 扩展 Numba(t.cn/AiOt8SWP)

  • 6.1。高级扩展 API(t.cn/AiOt8S1Q)

  • 6.2。低级扩展 API(t.cn/AiOt8ohJ)

  • 6.3。示例:间隔类型(t.cn/AiOt8oGQ)

  1. 开发者手册(t.cn/AiOt8oXy)

  • 7.1。贡献给 Numba(t.cn/AiOt8oWN)

  • 7.2。 Numba 建筑(t.cn/AiOt8o1j)

  • 7.3。多态调度(t.cn/AiOt8Khe)

  • 7.4。关于发电机的注意事项(t.cn/AiOt8Kqp)

  • 7.5。关于 Numba Runtime 的注意事项(t.cn/AiOt8KCe)

  • 7.6。使用 Numba Rewrite Pass 获得乐趣和优化(t.cn/AiOt8KHU)

  • 7.7。实时变量分析(t.cn/AiOt8Kry)

  • 7.8。上市(t.cn/AiOt89zQ)

  • 7.9。模板注释(t.cn/AiOt89qJ)

  • 7.10。关于自定义管道的注意事项(t.cn/AiOt89X7)

  • 7.11。环境对象(t.cn/AiOt89l0)

  • 7.12。哈希 的注意事项(t.cn/AiOt89dw)

  • 7.13。 Numba 项目路线图(t.cn/AiOt8CZ4)

  1. Numba 增强建议(t.cn/AiOt8Cqz)

  2. 术语表(t.cn/AiOt8Cis)

流程

一、认领

首先查看整体进度(t.cn/AiOt8CpN),确认没有人认领了你想认领的章节。

然后回复 ISSUE,注明“章节 + QQ 号”(一定要留 QQ)。

二、翻译

可以合理利用翻译引擎(例如谷歌(t.cn/zT8lbID)),但一定要把它变得可读!

如果遇到格式问题,请随手把它改正。

三、提交

  • fork Github 项目

  • 将译文放在docs文件夹下

  • push

  • pull request

请见 Github 入门指南(t.cn/AiCOHNbP)。

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