openmlsys / openmlsys-zh Goto Github PK

应该是numref前面少加了空行

全文图片宽度占比需要讨论，如图5.4.5占页面比例很大，图6.2.5占页面比例很小

https://openmlsys.github.io/chapter_distributed_training/overview.html#id2
我在safari浏览器下正常显示，chrome浏览器下显示不出来似乎

参考STYLE_GUIDE.md，具体示例可参考附录那一章节

拓展篇如果有大佬能供多补充一些开源的项目那就更好了，比如深度推荐系统中nv的hugeCTR之类的，联邦学习中字节的框架。如果有大佬能够分析开源项目中的一些具体设计实现那就更棒了！

目前我们的表格显示大都都是左对齐显示。这个问题我们可以统一看一下，目前有两个可能的解决方案：

• 在markdown里面嵌入html进行居中显示。但是有可能d2lbook 转换的时候忽略掉我们的格式控制
• 通过脚本直接修改转换后的html中的table的align选项

这个事情会由 @eedalong 先研究一下，给出一个统一的解决方案～

本页的代码显示没有显示为Python高亮格式

Chapter 1 导论

1.1 机器学习应用

• 监督学习是已知输入输出对应关系情况下的学习，比如 给定输入图像和它对应的内容标签，则学习图像分类（Classification）;
  建议：监督学习是已知输入输出对应关系情况下的学习，比如： 给定输入图像和它对应的内容标签，学习图像分类（Classification）;
• 强化学习则是给定一个学习环境和任务目标，算法自主地去不断尝试、改进自己、以实现任务目标 。比如 AlphaGo围棋就是用强化学习实现的，给定的环境是围棋的规则、而目标则是胜利得分。
  建议：强化学习则是给定一个学习环境和任务目标，算法自主地去不断尝试、改进自己、以实现任务目标 ，比如： AlphaGo围棋就是用强化学习实现的，给定的环境是围棋的规则、而目标则是胜利得分。
• 虽然机器学习算法很多，但无论是经典算法还是深度学习算法的计算往往以向量、矩阵运算为主体的，因此本书主要通过深度神经网络为例子展开机器学习系统的介绍。
  建议：矩阵运算为主体。
• 从应用领域上划分...这一段开始，一些专业名词没有加对应英文，和其他段落不一致。

1.2 机器学习系统的需求

• 图1.2.1中的 机器学习框架部分 存在几个问题。第一：例如后面的 冒号 与下面一个不一致，这里应该是写成英文的了；第二：每个框架后面的逗号也是英文的。
• 图1.2.1的标题从 机器学习框架 改为 机器学习系统 更加准确？这个图是包含了三部分：应用，框架和硬件（处理器），但是标题没有反应出来。
• Self-attention Neural Networks 改为 Self-Attention ... 字母大写。
• 在设计机器学习框架的过程，.. 这里少了一个字，应改为 的过程中。

1.3 机器学习系统基本组成

1.4 适用读者

未完待续...

【深度学习推荐系统】一章MD文件拆分

https://openmlsys.github.io/chapter_explainable_AI/explainable_ai.html#id2

With our community grows bigger, we need a better README to tell our community what we are doing and what they can benefit from this project and how they can get involved in developing this project together.

https://openmlsys.github.io/chapter_distributed_training/methods.html#id4

模型部署的模型保护相关内容缺失

【第一章】这里应该是“，”
https://openmlsys.github.io/chapter_introduction/machine_learning_applications.html#id1

第三章 3.3.1表格显示没有居中

https://github.com/openmlsys/openmlsys-zh/blob/main/chapter_programming_interface/c_python_interaction.md
这里的 CPython 是否指 Cython？

图片像素不够，图片白色底未去除。

PyTorch 不支持静态图。

且没有编号

接下来我们通过 图5.2.9 中的一段程序作为示例，来进一步分析MindIR。

此图5.2.9 没有正确找到路径: https://openmlsys.github.io/chapter_frontend_and_ir/intermediate_representation.html#mindir-example

可能是因为路径后缀的大小写问题导致的 https://github.com/openmlsys/openmlsys.github.io/blob/main/docs/_images/中间表示-MindIR示例.PNG

cc @LiangZhibo

看到有介绍深度学习系统相关的工作，必须要赞一个，看到计算图章节提到了动态图和静态图，另外，清华计图团队在计算图方面有非常多的研究，相关论文：https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/papers/ 《Jittor: a novel deep learning framework with meta-operators and unified graph execution》 这篇工作提出了统一计算图，兼顾动态图易于调试和静态图易于优化两者的优点，同时还提出元算子抽象，并且对Nvidia、华为Ascend、寒武纪、OpenCL、ROCm等多种硬件设备进行了支持，我的微信：randonlang，可以一起参与讨论。

现在都放到两行上了

这里的1，2，3，4指的是啥

“便携” -> “编写”

(1) 章节/位置：1.3章机器学习系统基本组成最上方

(2) 问题描述: 图中所示内容章节和目录对不上。比如：计算加速器（第4章）位于目录的第7章；数据处理（第7章）位于目录第8章等等。

(3)建议: 调整图片内容。

第八章的跳转链接，有的时候没有显示8.

• 7.3.3, 7.3.4 图片需要重新做并去掉白底
• 7.3.5 图片需要高清版本
• 7.3.9 图片需要重做并去掉白底，目前为从MapReduce论文中截图

自动引用无需再加如图，直接如xxx

表3.3.2 主流框架动态图转换静态图支持 表格中 context 和 paddle 中间不应该有空格

• conte xt -> context
• pa ddle -> paddle