《机器学习系统入门》项目安装与配置指南

《机器学习系统入门》项目安装与配置指南

cs249r_book Collaborative book for CS249r: Tiny Machine Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cs/cs249r_book

1. 项目基础介绍

《机器学习系统入门》（Introduction to Machine Learning Systems）项目是一个开源的教育资源，旨在提供机器学习和TinyML领域的原理与实践的介绍。该项目由哈佛边缘（Harvard Edge）团队维护，使用了多种编程语言和技术栈来构建教程和文档。

主要编程语言

• TeX（主要用于撰写文档和书籍）
• Python（用于编写示例代码和机器学习模型）
• Lua（用于项目中的某些脚本）
• JavaScript（用于网页交互）
• SCSS（用于样式设计）

2. 项目使用的关键技术和框架

该项目使用了以下关键技术和框架：

• Quarto：一个基于Jupyter的技术，用于构建书籍和文档。
• Markdown：用于编写和格式化文本内容。
• Git：用于版本控制和协作。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

在开始安装前，请确保您的计算机上已安装以下软件：

• Git：用于克隆和管理项目代码。
• Python：用于运行项目中的示例代码。
• Node.js和npm：用于构建和预览网页内容。
• ** LaTeX**：用于编译TeX文件。

安装步骤

以下是将项目安装到本地环境的详细步骤：

1. 克隆项目仓库

   打开命令行工具，执行以下命令以克隆项目：

   git clone https://github.com/harvard-edge/cs249r_book.git
   

2. 安装Python依赖

   进入项目目录，安装requirements.txt中列出的Python依赖：

   cd cs249r_book
   pip install -r requirements.txt
   

3. 安装Node.js依赖

   在项目目录中，安装package.json中列出的Node.js依赖：

   npm install
   

4. 构建项目

   使用Quarto构建项目，生成书籍的HTML或其他格式：

   quarto render
   

   如果您只想生成特定格式的书籍（例如EPUB），可以使用：

   quarto render --to epub
   

5. 预览项目

   在安装了Node.js依赖后，您可以使用以下命令本地预览项目：

   npm start
   

   打开浏览器，通常在http://localhost:4000地址下可以预览项目。

按照上述步骤，您应该能够在本地安装并配置《机器学习系统入门》项目。如果在安装过程中遇到任何问题，可以查看项目文档或在命令行中运行git help获取帮助。

cs249r_book Collaborative book for CS249r: Tiny Machine Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cs/cs249r_book