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# Einführung

GitHub ist viel mehr als nur eine Plattform zum Teilen von Code oder zum Internet hosting von Open-Supply-Projekten. Es ist auch ein Schatz, um zu lernen, neue Fähigkeiten zu beherrschen und schnelle Ressourcen wie Cheat Sheets zu finden. Egal, ob Sie Entwickler, Datenwissenschaftler oder nur jemand sind, der lernen möchte, Github bietet eine Fülle von Cheat Sheet Repositories, die Ihnen helfen können, Ihre Produktivität zu steigern.

In diesem Weblog werden wir einige der beliebtesten und umfassendsten Cheat -Blattsammlungen auf GitHub überprüfen. Diese Repositories behandeln eine breite Palette von Themen, darunter Docker -Befehle, Mathematik, Python, maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Datenvisualisierung, CLI -Befehle und vieles mehr.

# Cheat Sheet -Sammlungen auf Github

// 1.. Cheat.sh: Das einzige Cheat -Blatt, das Sie benötigen

Hyperlink: chubin/Cheat.sh

Cheat.SH ist eine einheitliche Befehlszeile und Weboberfläche, die Zugriff auf Group-betriebene Cheat-Blätter für Programmierung, DevOps und vieles mehr bietet. Dies ist eine praktische Möglichkeit, um auf Projekte zuzugreifen, während sie an Projekten arbeiten. Mit einem einfachen Curl -Befehl können Sie in jeder Programmiersprache nach Befehlen suchen.

// 2. Fantastische Cheatsblätter: Schnelle Referenzen für jeden Entwickler

Hyperlink: Lecoupa/Superior-Cheatsblätter

Eine umfassende Sammlung von Cheatsblättern für beliebte Programmiersprachen, Frameworks und Entwicklungstools. Alles, was Sie wissen müssen, ist in einzelne Dateien für schnelle Referenzen organisiert, sodass es für Entwickler auf allen Fähigkeiten zu einer wesentlichen Ressource ist. Es enthält Cheat -Blätter für Frontend- und Backend -Sprachen, Datenbanken sowie Instruments zur Entwicklung und Bereitstellung.

// 3.. Docker Cheat Sheet: Wesentliche Docker -Befehle und -Tipps

Hyperlink: Wsargent/Docker-Cheat-Sheet

Dieses Repository bietet ein bequemes Cheat -Blatt für Docker, in dem die wichtigsten Befehle, Tipps und Greatest Practices für Containerisierungs- und DevOps -Workflows hervorgehoben werden. Es handelt sich um ein einfaches Cheat -Blatt, das mit Markdown erstellt wurde und als Readme -Datei formatiert ist, damit Sie es als Webseite anzeigen können. Es enthält verschiedene Beispiele und Code -Snippets für eine einfache Referenz.

// 4. Mathematik als Code: Mathematische Notation für Entwickler

Hyperlink: Expertise-monks/Math-as-Code

Ein einzigartiges Cheat -Blatt, das mathematische Notation in Code übersetzt und es Entwicklern erleichtert, mathematische Konzepte in ihren Projekten zu verstehen und zu implementieren.

// 5. Cheatsheets-AI: maschinelles Lernen & Deep Studying Necessities

Hyperlink: Kailashahirwar/Cheatsheets-AI

Eine Sammlung wesentlicher Cheat -Blätter für Forscher für tiefgreifende Lernen und maschinelles Lernen. Perfekt für schnelle Referenz auf Algorithmen, Frameworks und Konzepte. Obwohl es etwas alt ist, conflict es während des Höhepunkts des Hype von Deep Studying sehr beliebt.

// 6. Python Cheatsheet: umfassende Python -Referenz

Hyperlink: GTO76/Python-Cheatsblatt

Ein Markdown-basierter Python-Cheatsheet, der Syntax, Datenstrukturen, Bibliotheken und gemeinsame Codierungsmuster abdeckt. Es ist großartig für Anfänger und erfahrene Pythonistas. Dieses Repository ist eines der am meisten auftretenden Github für Cheat Sheets.

// 7. Information Science -Cheatsblätter: Regeln Sie die Welt der Daten

Hyperlink: Faviovazquez/DS-Cheatsblätter

Eine umfassende Liste von Information Science Cheat Sheets, einschließlich Statistiken, maschinellem Lernen und Datenvisualisierung. Perfect für Studenten, Fachkräfte und alle im Bereich Information Science. Es enthält auch Cheat Sheets für Python, R, Huge Information und SQL.

// 8. Matplotlib Cheat Sheets: Offizielle Visualisierungsreferenz

Hyperlink: Matplotlib/Cheatsblätter

Die offiziellen Matplotlib -Cheat -Blätter dienen als schnelle Referenzleitfäden zum Erstellen von Handlungen und Visualisierungen in Python und erleichtern es, die Datenvisualisierung zu fördern. Diese Ressourcen sind besonders hilfreich, wenn Sie an Datenanalyseprojekten arbeiten und eine Erinnerung daran benötigen, welche Grafik verwendet werden soll. Die Cheat -Blätter bieten eine visuelle Darstellung aller Arten der verfügbaren Visualisierungen.

// 9. TLDR-Seiten: Kollaborative Cheatsschargen für Konsolenbefehle

Hyperlink: TLDR-Seiten/TLDR

TLDR-Seiten bietet Group-betriebene Cheatsblätter für Konsolenbefehle und erleichtert es, praktische Beispiele und Verwendung für zahlreiche CLI-Instruments zu finden. Es ist ein Muss für jeden, der viel Zeit im Terminal verbringt.

// 10. Devhints Cheatsheets: Webentwicklung auf einen Blick

Hyperlink: rstacruz/Cheatsblätter

Eine Cheat -Blattsammlung für die Webentwicklung, einschließlich HTML, CSS, JavaScript und mehr. DevHints bietet Entwicklern klare, präzise und intestine organisierte Referenzen.

# Abschluss

Diese Cheat -Blätter sind hauptsächlich für Fachleute konzipiert, die vor einem Interview oder während eines Projekts eine kurze Auffrischung benötigen. Anstatt Einführungsführer zu sein, bieten sie kurze, mundgerechte Informationen, mit denen Sie innerhalb weniger Minuten Kernkonzepte und wesentliche Befehle erfassen können. Dies macht sie preferrred für erfahrene Benutzer, die ihr Wissen effizient überprüfen und verstärken möchten, ohne sich durch lange Dokumentation zu bewegen.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der es liebt, maschinelles Lernenmodelle zu bauen. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben von technischen Blogs über maschinelles Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid hat einen Grasp -Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor -Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI -Produkt zu bauen, das ein Diagramm neuronales Netzwerk für Schüler mit psychische Erkrankungen mit kämpfender Krankheiten unterhält.

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Mit der Kaggle CLI (Befehlszeilenschnittstelle) können Sie mit den Datensätzen, Wettbewerben, Notizbüchern und Modellen von Kaggle direkt von Ihrem Terminal interagieren. Dies ist nützlich für die Automatisierung von Downloads, Einreichungen und Datensatzverwaltung, ohne einen Webbrowser zu benötigen. Die meisten meiner GitHub -Motion -Workflows verwenden Kaggle CLI zum Herunterladen oder Drücken von Datensätzen, da dies der schnellste und effizienteste Weg ist.

1. Set up & Setup

Stellen Sie sicher, dass Sie Python 3.10+ installiert haben. Führen Sie dann den folgenden Befehl in Ihrem Terminal aus, um die offizielle Kaggle -API zu installieren:

Um Ihre Kaggle -Anmeldeinformationen zu erhalten, laden Sie die Kaggle.json -Datei aus Ihren Kaggle -Kontoeinstellungen herunter, indem Sie auf „Neue Token erstellen“ klicken.

Stellen Sie als Nächstes die Umgebungsvariablen in Ihrem lokalen System fest:

• Kaggle_username =
• Kaggle_API_Key =

2. Wettbewerbe

Kaggle -Wettbewerbe werden behoben, bei denen Sie Probleme mit maschinellem Lernen lösen, Daten herunterladen, Vorhersagen einreichen und Ihre Ergebnisse auf der Rangliste sehen können.

Die CLI hilft Ihnen dabei, alles zu automatisieren: Durchsuchen von Wettbewerben, Herunterladen von Dateien, Senden von Lösungen und mehr.

Hear Sie Wettbewerbe auf

kaggle competitions listing -s 

Zeigt eine Liste von Kaggle -Wettbewerben an, die optionally available durch einen Suchbegriff gefiltert werden. Nützlich, um neue Herausforderungen zu entdecken, die Sie beizutreten.

Hear Sie Wettbewerbsdateien auf

kaggle competitions recordsdata 

Zeigt alle für einen bestimmten Wettbewerb verfügbaren Dateien an, sodass Sie wissen, welche Daten bereitgestellt werden.

Obtain -Wettbewerbsdateien

kaggle competitions obtain  (-f ) (-p )

Laden Sie alle oder spezifischen Dateien von einem Wettbewerb zu Ihrem lokalen Pc herunter. Verwenden Sie -f, um eine Datei anzugeben. -P, um den Obtain -Ordner festzulegen.

Einen Wettbewerb unterwerfen

kaggle competitions submit  -f  -m ""

Laden Sie Ihre Lösungsdatei in einen Wettbewerb mit einer optionalen Nachricht hoch, die Ihre Einreichung beschreibt.

Hear Sie Ihre Einsendungen auf

kaggle competitions submissions 

Zeigt alle früheren Einsendungen für einen Wettbewerb, einschließlich Punktzahlen und Zeitstempel.

Rangliste anzeigen

kaggle competitions leaderboard  (-s)

Zeigt die aktuelle Rangliste für einen Wettbewerb an. Verwenden Sie -s, um nur die Prime -Einträge anzuzeigen.

3. Datasets

Kaggle -Datensätze sind Sammlungen von Daten, die von der Neighborhood gemeinsam genutzt werden. Die Befehle von Dataset CLI helfen Ihnen dabei, Datensätze zu finden, herunterzuladen und hochzuladen sowie Datensatzversionen zu verwalten.

Hear Sie Datensätze auf

Findet Datensätze auf Kaggle, die optionally available durch einen Suchbegriff filtriert werden. Excellent zum Entdecken von Daten für Ihre Projekte.

Hear Sie Dateien in einem Datensatz auf

Zeigt alle Dateien in einem bestimmten Datensatz an, sodass Sie vor dem Herunterladen sehen können, was verfügbar ist.

Datensatzdateien herunterladen

kaggle datasets obtain / (-f ) (--unzip)

Laden Sie alle oder spezifischen Dateien aus einem Datensatz herunter. Verwenden Sie -Unzip, um automatisch Reißverschlussdateien zu extrahieren.

Initialisieren Sie die Datensatzmetadaten

Erstellt eine Metadatendatei in einem Ordner und bereitet sie für die Erstellung oder Versionierung von Datensatzen vor.

Erstellen Sie einen neuen Datensatz

kaggle datasets create -p 

Laden Sie einen neuen Datensatz aus einem Ordner mit Ihren Daten und Metadaten hoch.

Erstellen Sie eine neue Datensatzversion

kaggle datasets model -p  -m ""

Laden Sie eine neue Model eines vorhandenen Datensatzes mit einer Nachricht hoch, in der die Änderungen beschrieben werden.

4. Notizbücher

Kaggle Notebooks sind ausführbare Code -Snippets oder Notebooks. Mit der CLI können Sie den Standing dieser Notizbücher auflisten, herunterladen, hochladen und überprüfen, was für die Freigabe oder Automatisierung der Analyse nützlich ist.

Hear Sie Kerne auf

Findet öffentliche Kaggle -Notizbücher (Kerne), die Ihrem Suchbegriff entsprechen.

Holen Sie sich Kernelcode

Laden Sie den Code für einen bestimmten Kernel auf Ihre lokale Maschine herunter.

Kernelmetadaten initialisieren

Erstellt eine Metadatendatei in einem Ordner und bereitet sie für die Erstellung oder Aktualisierung von Kernel vor.

Aktualisieren Sie den Kernel

Laden Sie den neuen Code hoch und führen Sie den Kernel aus, wodurch er auf Kaggle aktualisiert wird.

Holen Sie sich den Kernelausgang

kaggle kernels output / -p 

Laden Sie die von einem Kernel -Lauf generierten Ausgabedateien herunter.

Überprüfen Sie den Kernelstatus

Zeigt den aktuellen Standing (z. B. ausgeführt, vollständig, fehlgeschlagen) eines Kernels an.

5. Modelle

Kaggle -Modelle sind versionierte maschinelle Lernmodelle, die Sie teilen, wiederverwenden oder bereitstellen können. Die CLI hilft bei der Verwaltung dieser Modelle, vom Auflisten und Herunterladen bis hin zum Erstellen und Aktualisieren.

Listenmodelle

Findet öffentliche Modelle auf Kaggle, die Ihrem Suchbegriff entsprechen.

Holen Sie sich ein Modell

Laden Sie ein Modell und seine Metadaten auf Ihre lokale Maschine herunter.

Modellmetadaten initialisieren

Erstellt eine Metadatendatei in einem Ordner und bereitet sie für die Modellerstellung vor.

Erstellen Sie ein neues Modell

Laden Sie ein neues Modell hoch, um von Ihrem lokalen Ordner aus zu kaggen.

Aktualisieren Sie ein Modell

Laden Sie eine neue Model eines vorhandenen Modells hoch.

Ein Modell löschen

Entfernt ein Modell von Kaggle.

6. Konfiguration

Kaggle CLI -Konfigurationsbefehle steuern Standardverhalten, z. B. Obtain -Standorte und Ihre Standardwettbewerb. Passen Sie diese Einstellungen an, um Ihren Workflow reibungsloser zu machen.

Konfiguration anzeigen

Zeigt Ihre aktuellen Kaggle CLI -Konfigurationseinstellungen an (z. B. Standardwettbewerb, Obtain -Pfad).

Konfiguration setzen

Legt einen Konfigurationswert fest, z. B. Standardwettbewerb oder Obtain -Pfad.

Unbegrenzte Konfiguration

Entfernt einen Konfigurationswert und kehrt das Standardverhalten zurück.

7. Tipps

• Verwenden Sie nach einem Befehl -H oder -Assist für detaillierte Optionen und Verwendung
• Verwenden Sie -v für die CSV -Ausgabe, -Q für den ruhigen Modus
• Sie müssen Wettbewerbsregeln auf der Kaggle -Web site akzeptieren, bevor Sie Wettbewerbe heruntergeladen oder einreichen

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der es liebt, maschinelles Lernenmodelle zu bauen. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben von technischen Blogs über maschinelles Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid hat einen Grasp -Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor -Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI -Produkt zu bauen, das ein Diagramm neuronales Netzwerk für Schüler mit psychische Erkrankungen mit kämpfender Krankheiten unterhält.