Betty项目启动与配置教程

Betty项目启动与配置教程

betty Betty visualizes and publishes your family history by building interactive, encyclopedia-like genealogy websites out of your Gramps and GEDCOM family trees betty 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/betty2/betty

1. 项目目录结构及介绍

Betty项目的目录结构如下所示,每个目录和文件都有其特定的用途:

betty/
├── .github/              # GitHub特有的配置文件和文档
├── bin/                  # 可能包含一些辅助脚本
├── documentation/        # 项目文档
├── js/                   # JavaScript文件
├── site/                 # 网站静态资源
├── .browserslistrc        # 浏览器兼容性配置
├── .coveragerc           # 覆盖率配置文件
├── .gitattributes         # Git属性配置
├── .gitignore            # Git忽略文件
├── .readthedocs.yaml     # Read the Docs配置文件
├── .ruff.toml            # Ruff代码风格配置
├── .stylelintrc.yaml     # Stylelint配置文件
├── CODE_OF_CONDUCT.md    # 行为准则
├── CONTRIBUTING.md       # 贡献指南
├── COPYRIGHT.md          # 版权信息
├── LICENSE.txt           # 许可证文件
├── README.md             # 项目说明文件
├── babel.ini             # Babel配置
├── codecov.yml           # CodeCov配置
├── eslint.config.js      # ESLint配置
├── mypy.ini              # MyPy配置
├── package.json          # npm项目配置
├── pyproject.toml        # Python项目配置
├── pytest.ini            # pytest配置
└── tsconfig.json         # TypeScript配置

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于bin/目录或根目录下。在这个项目中,具体的启动脚本没有明确指出,但一般会有一个入口脚本来启动服务。

例如,如果有一个名为start.py的文件,你可以使用以下命令来运行它:

python start.py

这将启动Betty服务,并使其可供访问。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常用于定义项目的行为和设置,以下是一些关键的配置文件及其作用:

  • pyproject.toml:Python项目的配置文件,可以定义项目依赖、构建系统和工具的配置。
  • package.json:npm项目的配置文件,定义了项目依赖、脚本和其他元数据。
  • .stylelintrc.yaml:Stylelint的配置文件,用于定义CSS代码的风格规则。
  • .eslint.config.js:ESLint的配置文件,用于定义JavaScript代码的检查规则。
  • .coveragerc:覆盖率配置文件,用于定义代码测试覆盖率的相关设置。

具体配置这些文件时,需要根据项目的具体需求和开发环境来进行调整。

betty Betty visualizes and publishes your family history by building interactive, encyclopedia-like genealogy websites out of your Gramps and GEDCOM family trees betty 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/betty2/betty

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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