wehub-resource-sync
e85c2b84d2
CodeQL / Analyze (javascript) (push) Has been cancelled
CodeQL / Analyze (python) (push) Has been cancelled
Pylint / build (3.9) (push) Has been cancelled
RequirementsTest / build (macos-latest, 3.9) (push) Has been cancelled
RequirementsTest / build (ubuntu-latest, 3.9) (push) Has been cancelled
RequirementsTest / build (windows-latest, 3.9) (push) Has been cancelled
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<!-- WEHUB_ZH_README -->
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> [!NOTE]
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> 本文档由 WeHub 基于上游 README 翻译整理，属于社区翻译，非官方中文文档。
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> [English](./README.en.md) · [原始项目](https://github.com/chekoduadarsh/BlocklyML) · [上游 README](https://github.com/chekoduadarsh/BlocklyML/blob/HEAD/README.md)
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> 原作者、版权与许可证归属以原始项目及本仓库 LICENSE 文件为准。
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<p align="center">
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<a href="https://blocklyml.onrender.com/">
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<img src="https://raw.githubusercontent.com/chekoduadarsh/BlocklyML/main/media/blocklyML_Banner.png" height="80" />
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</a>
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</p>
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<p align="center">
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<a href="https://blocklyml.onrender.com/">Blockly ML</a>
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</p>
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<p align="center">
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<img src="https://img.shields.io/github/license/chekoduadarsh/BlocklyML">
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<img src="https://img.shields.io/github/issues/chekoduadarsh/BlocklyML">
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<img src="https://img.shields.io/github/last-commit/chekoduadarsh/BlocklyML">
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<img src="https://github.com/chekoduadarsh/BlocklyML/actions/workflows/codeql.yml/badge.svg">
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</p>
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BlocklyML 是面向 Python 与机器学习（Machine Learning）的 **无代码（No Code）** 训练平台。该工具旨在简化标准机器学习实现。
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此工具可帮助任何希望入门机器学习或 Python 的人。本项目从 [Blockly](https://github.com/google/blockly) 派生，并针对机器学习与数据分析用例进行了适配。:brain:
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如需示例运行，请前往 sampleLayouts 文件夹，上传并试用 :smiley:
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更多信息请阅读 
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在下方示例中，我们将针对 Iris 数据集训练随机森林（Random Forest）
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https://user-images.githubusercontent.com/26855534/174473003-488f675f-50a0-48f1-9ef0-81987bd21166.mp4
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# 目录
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- [目录](#table-of-contents)
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- [以 BlocklyML 应用形式安装](#installing-as-blocklyml-app)
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- [Flask 方法](#flask-method)
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- [UI 功能](#ui-features)
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- [快捷操作](#shortcuts)
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- [DataFrame 查看器](#dataframe-viewer)
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- [下载代码](#download-code)
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- [贡献](#contribute)
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- [本仓库欢迎任何形式的贡献 :pray:](#this-repo-welcomes-any-kind-of-contributions-pray)
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- [许可证](#license)
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- [致谢](#thanks-to)
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# 以 BlocklyML 应用形式安装
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首先克隆本仓库
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```shell
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git clone https://github.com/chekoduadarsh/BlocklyML
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```
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克隆仓库后，你也可以按照 Flask 方法操作
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# 使用 Docker 运行应用
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若你已克隆项目并希望构建镜像，请按以下步骤操作：
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1.打开终端并进入项目目录。
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2.运行以下命令以构建 Docker 镜像：
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```shell
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docker build . -t blocklyml/demo
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```
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镜像构建完成后，可通过执行以下命令启动应用：
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```shell
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docker run -ti -p5000:5000 blockly_ml/demo
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```
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这将启动应用，之后可打开浏览器并访问 `http://localhost:5000`
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### Flask 方法
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使用以下命令从 `requirements.txt` 安装依赖
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```shell
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pip install -r requirements.txt
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```
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然后可通过以下方式运行应用
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```shell
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python app.py
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```
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就这么简单 :man_shrugging:
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# UI 功能
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## 快捷操作
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你可以在应用右上角找到这些按钮。其功能如下
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1. 下载 XML 布局
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2. 上传 XML 布局
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3. 复制代码
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4. 启动 Google Colab
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5. 删除
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6. 运行（尚不支持!!）
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<img src="https://github.com/chekoduadarsh/BlocklyML/blob/main/media/butttons.png" alt="drawing" width="500"/>
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## DataFrame 查看器
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Blockly 支持 DataFrame 的完整 HTML 视图。可通过导航栏中的查看选项访问
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<img src="https://github.com/chekoduadarsh/BlocklyML/blob/main/media/DatasetView.png" alt="drawing" width="500"/>
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## 下载代码
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Blockly 同时支持 .py 与 .ipynb 格式。你可以从导航栏中的下载选项下载代码
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<img src="https://github.com/chekoduadarsh/BlocklyML/blob/main/media/DownloadView.png" alt="drawing" width="200"/>
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# 贡献
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若你发现任何错误或需要支持，请提交 issue。若你认为可以添加功能，或帮助修复 bug，请提交 PR
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### 本仓库欢迎任何形式的贡献 :pray:
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欢迎以你喜欢的方式改编、批评并支持它!!
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请阅读：[CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md)
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# 许可证
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[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
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# 致谢
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[](https://github.com/chekoduadarsh/BlocklyML/stargazers)
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[](https://github.com/chekoduadarsh/BlocklyML/network/members)
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[](https://www.buymeacoffee.com/chekoduadarsh)
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