如何为Awesome-Semi-Supervised-Learning贡献资源社区参与完整攻略【免费下载链接】awesome-semi-supervised-learning An up-to-date curated list of awesome semi-supervised learning papers, methods resources.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-semi-supervised-learning本项目是一个持续更新的 Awesome 半监督学习Semi-Supervised Learning论文与资源精选列表覆盖图像分类、NLP、图 SSL 等 12 大方向。本文是一份面向新手的完整攻略教你用最快路径为这份半监督学习资源库贡献论文条目从克隆仓库、定位分类文件到按标准格式撰写你的第一个 Pull Request全程只需几步即可完成。 为什么值得参与这份半监督学习资源库半监督学习用少量标注数据 大量未标注数据训练更强的模型是深度学习落地中的关键方向。而这份 Awesome 列表的价值在于持续维护从 2020 到 2023 的论文按年份归档覆盖 CV、NLP、强化学习、理论等前沿方向结构清晰每篇论文统一包含标题 → PDF 链接 → 代码链接 → 作者 → 会议/年份四要素欢迎新手项目明确标注PRs Welcome纠错、补论文都可以提交。对于想进入机器学习开源社区的你贡献一篇论文条目是门槛最低、反馈最快的第一步。 项目结构速览你的论文该加到哪个文件整个仓库非常轻量核心就是README.md 一个files/目录。每个方向对应一个 Markdown 文件这是贡献时最关键的一张对照表论文方向对应文件图像分类files/img_classification.md语义 / 实例分割files/img_segmentation.md目标检测files/obj_detection.md其他 CV 任务files/cv_other_tasks.mdNLPfiles/nlp.md生成模型files/generative_models.md图 SSLGraph-basedfiles/graph_ssl.md理论files/theory.md强化学习 / 机器人files/reinforcement_learning.md元学习files/meta_learning.md回归files/regression.md其他论文files/other_papers.md主文件 README.md 中除了分类论文还整理了书籍、代码库Codebase、综述、讲座、学位论文、博客等资源发现缺失同样可以补充。✍️ 标准论文条目格式一次看懂怎么写项目要求所有条目遵循统一的 Markdown 模板只需复制后替换内容- Paper Name. [[pdf]](link) [[code]](link) - Author 1, Author 2, and Author 3. *Conference Year*一个来自files/nlp.md的真实示例格式一目了然- MixText: Linguistically-Informed Interpolation of Hidden Space for Semi-Supervised Text Classification. [[pdf]](https://arxiv.org/abs/2004.12239) [[code]](https://github.com/GT-SALT/MixText) - Jiaao Chen, Zichao Yang, Diyi Yang. *ACL 2020*四个细节请注意第一行是论文完整标题以句号结尾[[pdf]]必写指向 arXiv 或官方 PDF 页面[[code]]有官方代码仓库才写作者一行以-开头多人用逗号分隔会议与年份用斜体标注如*ACL 2020*预印本写*Preprint 2020*。 最快贡献步骤从克隆到 Pull Request第 1 步克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-semi-supervised-learning第 2 步创建分支git checkout -b add-mixtext-paper分支名建议体现你要做的事如fix-nlp-typo、add-cvpr2023-paper。第 3 步编辑对应的分类文件打开上表中的目标文件如files/img_classification.md。注意每个文件内部按年份分节### 2023、### 2022……且同一年份内按新到旧排列——把新论文加到对应年份小节的最顶部即可不要打乱已有顺序。第 4 步提交并发起 Pull Requestgit add files/img_classification.md git commit -m Add FreeMatch paper to image classification list git push origin add-mixtext-paper然后在仓库页面发起 Pull Request简要说明你添加了什么论文、来自哪篇会议即可。 提交前自查5 个高频错误检查清单✅选对文件一篇同时涉及 CV 和 NLP 的论文按主任务归类实在拿不准就放files/other_papers.md并在 PR 里说明 ✅链接可访问[[pdf]]必须指向真实可下载的论文页面建议亲自点开验证 ✅信息准确作者姓名、会议、年份与论文原文逐字核对 ✅顺序正确插入对应年份小节的顶部保持倒序 ✅格式对齐缩进、斜体、句号位置与相邻条目完全一致——这是维护者最容易打回的地方。 新手常见问题Q我从未提过 Pull Request可以直接参与吗可以。整个仓库只有纯 Markdown 文件没有代码构建流程改文件 → 提交 → PR 就是全部流程是练习开源协作的理想项目。Q发现已有条目的链接失效或作者写错了怎么办同样欢迎项目 README 的 Contributing 部分明确说If you find any errors, or you wish to add some papers, please feel free to contribute.修错别字和补新论文一样有价值。Q我想贡献综述、讲座或博客资源呢这些不在files/里而是直接写在 README.md 的Surveys Overview、Talks、Blogs等小节中按相同风格补充即可。小结为这份半监督学习 Awesome 列表贡献资源核心就是三步——找对分类文件、按模板写条目、走标准 PR 流程。你的第一篇论文条目可能只需要 10 分钟。【免费下载链接】awesome-semi-supervised-learning An up-to-date curated list of awesome semi-supervised learning papers, methods resources.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-semi-supervised-learning创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 如何为Awesome-Semi-Supervised-Learning贡献资源：社区参与完整攻略
如何为Awesome-Semi-Supervised-Learning贡献资源社区参与完整攻略【免费下载链接】awesome-semi-supervised-learning An up-to-date curated list of awesome semi-supervised learning papers, methods resources.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-semi-supervised-learning本项目是一个持续更新的 Awesome 半监督学习Semi-Supervised Learning论文与资源精选列表覆盖图像分类、NLP、图 SSL 等 12 大方向。本文是一份面向新手的完整攻略教你用最快路径为这份半监督学习资源库贡献论文条目从克隆仓库、定位分类文件到按标准格式撰写你的第一个 Pull Request全程只需几步即可完成。 为什么值得参与这份半监督学习资源库半监督学习用少量标注数据 大量未标注数据训练更强的模型是深度学习落地中的关键方向。而这份 Awesome 列表的价值在于持续维护从 2020 到 2023 的论文按年份归档覆盖 CV、NLP、强化学习、理论等前沿方向结构清晰每篇论文统一包含标题 → PDF 链接 → 代码链接 → 作者 → 会议/年份四要素欢迎新手项目明确标注PRs Welcome纠错、补论文都可以提交。对于想进入机器学习开源社区的你贡献一篇论文条目是门槛最低、反馈最快的第一步。 项目结构速览你的论文该加到哪个文件整个仓库非常轻量核心就是README.md 一个files/目录。每个方向对应一个 Markdown 文件这是贡献时最关键的一张对照表论文方向对应文件图像分类files/img_classification.md语义 / 实例分割files/img_segmentation.md目标检测files/obj_detection.md其他 CV 任务files/cv_other_tasks.mdNLPfiles/nlp.md生成模型files/generative_models.md图 SSLGraph-basedfiles/graph_ssl.md理论files/theory.md强化学习 / 机器人files/reinforcement_learning.md元学习files/meta_learning.md回归files/regression.md其他论文files/other_papers.md主文件 README.md 中除了分类论文还整理了书籍、代码库Codebase、综述、讲座、学位论文、博客等资源发现缺失同样可以补充。✍️ 标准论文条目格式一次看懂怎么写项目要求所有条目遵循统一的 Markdown 模板只需复制后替换内容- Paper Name. [[pdf]](link) [[code]](link) - Author 1, Author 2, and Author 3. *Conference Year*一个来自files/nlp.md的真实示例格式一目了然- MixText: Linguistically-Informed Interpolation of Hidden Space for Semi-Supervised Text Classification. [[pdf]](https://arxiv.org/abs/2004.12239) [[code]](https://github.com/GT-SALT/MixText) - Jiaao Chen, Zichao Yang, Diyi Yang. *ACL 2020*四个细节请注意第一行是论文完整标题以句号结尾[[pdf]]必写指向 arXiv 或官方 PDF 页面[[code]]有官方代码仓库才写作者一行以-开头多人用逗号分隔会议与年份用斜体标注如*ACL 2020*预印本写*Preprint 2020*。 最快贡献步骤从克隆到 Pull Request第 1 步克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-semi-supervised-learning第 2 步创建分支git checkout -b add-mixtext-paper分支名建议体现你要做的事如fix-nlp-typo、add-cvpr2023-paper。第 3 步编辑对应的分类文件打开上表中的目标文件如files/img_classification.md。注意每个文件内部按年份分节### 2023、### 2022……且同一年份内按新到旧排列——把新论文加到对应年份小节的最顶部即可不要打乱已有顺序。第 4 步提交并发起 Pull Requestgit add files/img_classification.md git commit -m Add FreeMatch paper to image classification list git push origin add-mixtext-paper然后在仓库页面发起 Pull Request简要说明你添加了什么论文、来自哪篇会议即可。 提交前自查5 个高频错误检查清单✅选对文件一篇同时涉及 CV 和 NLP 的论文按主任务归类实在拿不准就放files/other_papers.md并在 PR 里说明 ✅链接可访问[[pdf]]必须指向真实可下载的论文页面建议亲自点开验证 ✅信息准确作者姓名、会议、年份与论文原文逐字核对 ✅顺序正确插入对应年份小节的顶部保持倒序 ✅格式对齐缩进、斜体、句号位置与相邻条目完全一致——这是维护者最容易打回的地方。 新手常见问题Q我从未提过 Pull Request可以直接参与吗可以。整个仓库只有纯 Markdown 文件没有代码构建流程改文件 → 提交 → PR 就是全部流程是练习开源协作的理想项目。Q发现已有条目的链接失效或作者写错了怎么办同样欢迎项目 README 的 Contributing 部分明确说If you find any errors, or you wish to add some papers, please feel free to contribute.修错别字和补新论文一样有价值。Q我想贡献综述、讲座或博客资源呢这些不在files/里而是直接写在 README.md 的Surveys Overview、Talks、Blogs等小节中按相同风格补充即可。小结为这份半监督学习 Awesome 列表贡献资源核心就是三步——找对分类文件、按模板写条目、走标准 PR 流程。你的第一篇论文条目可能只需要 10 分钟。【免费下载链接】awesome-semi-supervised-learning An up-to-date curated list of awesome semi-supervised learning papers, methods resources.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-semi-supervised-learning创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考