请这样写一个README

文章转自
链接:https://blog.youkuaiyun.com/u011001084/article/details/52803778

简评:
因为 README,6 个月后的你仍然知道当初写了什么;
因为 README,其他人看一眼就能知道是否需要;
因为 README,让你的代码更有质量;
因为 README,你成了个作家。

README 是一种说明文件,通常随着一个软件而发布,里面记载有软件的描述或注意事项。这种档案通常是一个纯文字文件,被命名README.TXT、README.1ST或http://READ.ME等等;但也有RTF或DOC格式的读我档案。它的档名通常是以大写英文来命名的,因为大写英文字母比小写有着较小的ASCII码;亦因此在一些以ASCII排序档案的环境里,它能被保证被列在档案列表的第一位。这种档案的特殊命名使任何人能第一时间发现并阅读这个档案,即使他们本身并没有关于 README 的相关知识。

README 应该要简短,并且能够节省时间。

完整的 README 应该包括以下:

  • 项目和所有子模块和库的名称(对于新用户,有时不同命名会导致混乱)
    对所有项目,和所有子模块和库的描述
    如何使用 5-line code(如果是一个库)

  • 版权和许可信息(或阅读许可证)

  • 抓取文档指令

  • 安装、配置和运行程序的指导

  • 抓取最新代码和构建它们的说明(或快速概述和「阅读 Install」)

  • 作者列表或「Read AUTHORS」

  • 提交bug,功能要求,提交补丁,加入邮件列表,得到通知,或加入用户或开发开发区群的介绍

  • 其他联系信息(电子邮件地址,网站,公司名称,地址等)

  • 一个简短的历史记录(更改,替换或者其他)

  • 法律声明

Apache HTTP Server 的 README 和 GNU 的README 都很简洁清晰。

对于格式,我个人尽可能的坚持 UNIX 的传统,而且在 github 上用 Markdown 格式。

举个例子:

  • 如果用英文写的文档,只用 ASCII
  • 如果可能写不同语言,比如README.ja
  • 每行少于 80 个字符
  • 段落之间空行
  • 标题下划线
  • 使用空格而不是 tab 锁紧(对此园长怀疑作者是空格神教的)
  • 把以上结合起来就成了:

Documentation

GNU make is fully documented in the GNU Make manual, which is contained
in this distribution as the file make.texinfo. You can also find
on-line and preformatted (PostScript and DVI) versions at the FSF’s web
site. There is information there about ordering hardcopy documentation.

http://www.gnu.org/
http://www.gnu.org/doc/doc.html
http://www.gnu.org/manual/manual.html

由于我无法直接访问具体的网页内容,但我可以根据项目名称《LicensePlateRecognition》(车牌识别)以及通常GitHub仓库中的README.md文件应包含的信息来帮助您撰一份详细说明文档的基础框架。 --- # 车牌识别系统 (License Plate Recognition) ## 项目简介 本项目旨在开发一套高效的车牌自动识别软件或工具包,利用计算机视觉技术实现对图像或视频流中车辆牌照的快速定位与字符识别功能。适用于智能交通管理系统、停车场自动化管理等领域。 ## 技术栈 - **编程语言**:Python - **深度学习框架**:TensorFlow / PyTorch - **其他库支持**: - OpenCV用于图像预处理 - NumPy进行数值计算 - Matplotlib绘制图形结果 ## 数据集描述 训练数据来源于多种渠道,包括但不限于公开的数据集如[KITTI](http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/) 和自建样本集合。每个数据点包含了原始图片及其对应的标签信息(车牌位置坐标及文字内容)。 ## 安装指南 1. 克隆该项目到本地 ```bash git clone https://github.com/pingxi1009/LicensePlateRecognition.git ``` 2. 创建虚拟环境并激活 ```bash python3 -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/MacOS; For Windows use `venv\Scripts\activate` ``` 3. 安装依赖项 ```bash pip install -r requirements.txt ``` 4. 下载预训练模型权重文件至指定目录(可选) 5. 开始实验前,确保所有依赖已正确安装并且版本兼容。 ## 快速开始 ```python from lpr import LicensePlateRecognizer model = LicensePlateRecognizer() image_path = 'path/to/image.jpg' result = model.predict(image_path) print(result) # {'bbox': [x, y, width, height], 'text': 'ABC123'} ``` ## 训练流程 1. 准备数据集,并将其划分为训练集、验证集和测试集; 2. 配置网络架构参数; 3. 设置损失函数、优化器等超参; 4. 进行多次迭代训练直至收敛; 5. 在验证集上评估性能指标; 6. 使用测试集做最终效果检验。 ## 模型评估 为了客观评价模型的好坏,我们采用了如下几个关键指标来进行综合考量: - 精确率(Precision) - 召回率(Recall) - F1分数 - 平均精度值 mAP(mean Average Precision) ## 致谢 感谢所有为该项目贡献代码或者提出宝贵意见的朋友! --- 注意这只是一个基本模板,具体细节还需要结合实际项目情况进一步完善。希望这份文档能够对你有所帮助!
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