SourceForge

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Текущая версия (22:22, 14 февраля 2018) (править) (отменить)
м (Устранены две опечатки)
 
(18 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1: Строка 1:
-
'''SourceForge''' — репозиторий программ, разрабатываемых на условиях открытого доступа к исходному коду (open source).
+
__NOTOC__
-
Репозиторий предоставляет удобный интерфейс разработчикам, позволяющий отслеживать версии создаваемых программ (version control),
+
 
 +
'''[http://sourceforge.net/ SourceForge]''' — репозиторий программ, разрабатываемых на условиях открытого доступа к исходному коду (open source).
 +
Репозиторий предоставляет удобный интерфейс разработчикам для управления проектами, совместной работы и распространения программного обеспечения, позволяющий отслеживать версии создаваемых программ (version control),
вести список ошибок (bug tracing) и выпускать версии, готовые для использования (file releases).
вести список ошибок (bug tracing) и выпускать версии, готовые для использования (file releases).
-
== Обзор ==
+
== Примеры использования ==
-
 
+
=== Начать новый проект для руководителей ===
-
[http://sourceforge.net/ SourceForge] — крупнейший сайт, посвященный разработке программ с открытым кодом.
+
-
Сайт предоставляет разработчикам ресурсы для управления проектами, совместной работы распространения программного обеспечения.
+
-
Сейчас на сайте 176,000 свободно распространяемых программ и более 1,800,000 зарегистрированных пользователей.
+
-
 
+
-
В разделе Scientific/Engineering находится более 23,000 программ, в том числе более 2600 посвящено математике.
+
-
 
+
-
== Проект ==
+
-
 
+
Для организации совместной работы над проектом необходимо:
Для организации совместной работы над проектом необходимо:
* зарегистрироваться на сайте,
* зарегистрироваться на сайте,
Строка 19: Строка 13:
* поместить проект на сайт.
* поместить проект на сайт.
-
== Пример ==
+
=== Принять участие в проекте MLAlgorithms для студентов ===
 +
'''MLAlgorithms: алгоритмы машинного обучения''' — коллективный проект, целью которого является разработка и тестирование алгоритмов анализа данных и машинного обучения, а также решение прикладных задач в этой области. Репозиторий, в основном, содержит личные и групповые работы студентов старших курсов и молодых исследователей. Каждая работа включает описание алгоритма, его исходных код и пример работы, выполненные по принятому стандарту.
 +
* [http://www.ccas.ru/jmlda/bib_refs Состав репозитория]
 +
 
 +
Чтобы принять участие в существующем проекте нужно:
 +
# зарегистрироваться на сайте [http://sourceforge.net/ SourceForge];
 +
# сообщить '''координатору''' свой логин, чтобы он добавил его в список участников проекта;
 +
# загрузить [http://tortoisesvn.net/downloads.html TortioseSVN] и установить;
 +
# создать папку SomeDrive:\SomeFolder\MLAlgorithms на вашем локальном диске;
 +
# щелкнуть по папке, вызвать контекстное меню, Tortoise->Checkout;
 +
# '''для студентов, изучающих [[Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)|курсы В.В.&nbsp;Стрижова]]''': <nowiki>https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code</nowiki>
 +
{{tip|[http://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/ MLAlgorithms] репозиторий студентов каф. "Интеллектуальные системы" ФУПМ МФТИ сейчас включает более 200 проектов. Тем, кто хочет '''работать только со своей папкой''' нужно
 +
# попросить администратора создать папку '''Surname2011Title''',
 +
# сделать ее CheckOut с адресом <nowiki>https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Surname2011Title</nowiki>.
 +
}}
 +
 
 +
=== Пример публикции проекта ===
[[Изображение:Mvr_logo.png|right|frame|MVR Composer]]
[[Изображение:Mvr_logo.png|right|frame|MVR Composer]]
-
 
[[MVR Composer]] — программа порождения моделей нелинейной регрессии.
[[MVR Composer]] — программа порождения моделей нелинейной регрессии.
Создана студентами [[МФТИ]] в рамках курса [[Прикладная регрессия и оптимизация (курс лекций, B.В.Стрижов)|Прикладная регрессия и оптимизация]].
Создана студентами [[МФТИ]] в рамках курса [[Прикладная регрессия и оптимизация (курс лекций, B.В.Стрижов)|Прикладная регрессия и оптимизация]].
На сайте имеет страницу: [http://sourceforge.net/projects/mvr http://sourceforge.net/projects/mvr].
На сайте имеет страницу: [http://sourceforge.net/projects/mvr http://sourceforge.net/projects/mvr].
-
 
-
Чтобы пользоваться программой нужно:
 
-
# загрузить [http://tortoisesvn.net/downloads TortioseSVN], установить;
 
-
# создать папку somedrive:\somefolder\mvr;
 
-
# щелкнуть по папке, вызвать контекстное меню, Tortoise->Checkout;
 
-
# URL of Repository <nowiki>https://mvr.svn.sourceforge.net/svnroot/mvr</nowiki>;
 
-
# Ok, можно пользоваться.
 
Есть и простой способ получить MVR Composer: [http://sourceforge.net/projects/mvr/ скачать одним zip-файлом]. Внимание! В этом файле находится не самая последняя версия.
Есть и простой способ получить MVR Composer: [http://sourceforge.net/projects/mvr/ скачать одним zip-файлом]. Внимание! В этом файле находится не самая последняя версия.
Строка 38: Строка 40:
затем написать письмо администратору проекта.
затем написать письмо администратору проекта.
-
== Организация лабораторных работ ==
+
=== Организация лабораторных работ с помощью ресурса ===
Студенческие лабораторные работы предполагают
Студенческие лабораторные работы предполагают
Строка 61: Строка 63:
== Смотри также ==
== Смотри также ==
 +
* [[Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)]]
* [[MVR Composer]]
* [[MVR Composer]]
-
* [[Прикладная регрессия и оптимизация (курс лекций, B.В.Стрижов)]]
+
* [[MLAlgorithms]]
== Внешние ссылки ==
== Внешние ссылки ==
Строка 69: Строка 72:
[[Категория:Инструменты и технологии]]
[[Категория:Инструменты и технологии]]
-
[[Категория:Регрессионный анализ]]
 

Текущая версия


SourceForge — репозиторий программ, разрабатываемых на условиях открытого доступа к исходному коду (open source). Репозиторий предоставляет удобный интерфейс разработчикам для управления проектами, совместной работы и распространения программного обеспечения, позволяющий отслеживать версии создаваемых программ (version control), вести список ошибок (bug tracing) и выпускать версии, готовые для использования (file releases).

Примеры использования

Начать новый проект для руководителей

Для организации совместной работы над проектом необходимо:

  • зарегистрироваться на сайте,
  • создать заявку на новый проект,
  • получить подтверждение,
  • поместить проект на сайт.

Принять участие в проекте MLAlgorithms для студентов

MLAlgorithms: алгоритмы машинного обучения — коллективный проект, целью которого является разработка и тестирование алгоритмов анализа данных и машинного обучения, а также решение прикладных задач в этой области. Репозиторий, в основном, содержит личные и групповые работы студентов старших курсов и молодых исследователей. Каждая работа включает описание алгоритма, его исходных код и пример работы, выполненные по принятому стандарту.

Чтобы принять участие в существующем проекте нужно:

  1. зарегистрироваться на сайте SourceForge;
  2. сообщить координатору свой логин, чтобы он добавил его в список участников проекта;
  3. загрузить TortioseSVN и установить;
  4. создать папку SomeDrive:\SomeFolder\MLAlgorithms на вашем локальном диске;
  5. щелкнуть по папке, вызвать контекстное меню, Tortoise->Checkout;
  6. для студентов, изучающих курсы В.В. Стрижова: https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code
MLAlgorithms репозиторий студентов каф. "Интеллектуальные системы" ФУПМ МФТИ сейчас включает более 200 проектов. Тем, кто хочет работать только со своей папкой нужно
  1. попросить администратора создать папку Surname2011Title,
  2. сделать ее CheckOut с адресом https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Surname2011Title.


Пример публикции проекта

MVR Composer
MVR Composer

MVR Composer — программа порождения моделей нелинейной регрессии. Создана студентами МФТИ в рамках курса Прикладная регрессия и оптимизация. На сайте имеет страницу: http://sourceforge.net/projects/mvr.

Есть и простой способ получить MVR Composer: скачать одним zip-файлом. Внимание! В этом файле находится не самая последняя версия.

Чтобы принять участие в проекте, нужно зарегистрироваться на SourceForge.net, затем написать письмо администратору проекта.

Организация лабораторных работ с помощью ресурса

Студенческие лабораторные работы предполагают

  1. самостоятельное изучение математических методов через решение прикладных задач;
  2. изучение инструментов и библиотек, необходимых для решения задач;
  3. создание ряда небольших программных модулей в течение курса (34 часа в семестр);
  4. написание отчета о работе.

В идеале студенческие работы должны

  1. быть пригодными к дальнейшему использованию другими студентами,
  2. являться единой управляемой системой, решающий ограниченный класс прикладных задач.

Рекомендуется следующее.

  • Каждая задача, которую делает студент, должна быть самостоятельно работающим модулем.
  • Задача ставиться в формате: Дано, Найти, Решение, Ответ.
  • Отчет о работе состоит из стандартно документированного модуля и описания вычислительного эксперимента.
  • До начала программирования студент должен иметь детальное описание алгоритма в терминах и обозначениях, принятых в одном из разделов машинного обучения.
  • Работа студента не должна зависеть от степени выполнения работ его однокурсниками.
  • Студенту должно быть выгодно использовать модули, написанные однокурсниками, а не писать свои.
  • Создание системы, состоящей из совместно работающих модулей делает преподаватель. Его работа заключается в точной постановке задач и проектировании интерфейсов.

Смотри также

Внешние ссылки

Личные инструменты