gaspersic/freeCodeCamp
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Projects Releases Wiki Activity

chore(i18n,curriculum): update translations (#42930)

Browse Source
This commit is contained in:
camperbot
2021-07-19 22:22:21 +05:30
committed by GitHub
parent 31486b368b
commit 7dcb77fa6f
124 changed files with 727 additions and 727 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

12
curriculum/challenges/italian/11-machine-learning-with-python/machine-learning-with-python-projects/rock-paper-scissors.md
View File

@ -1,6 +1,6 @@
---
id: 5e46f8d6ac417301a38fb92d
title: Rock Paper Scissors
title: Carta Sasso Forbici
challengeType: 10
forumTopicId: 462376
dashedName: rock-paper-scissors
@ -8,17 +8,17 @@ dashedName: rock-paper-scissors
# --description--
For this challenge, you will create a program to play Rock, Paper, Scissors. A program that picks at random will usually win 50% of the time. To pass this challenge your program must play matches against four different bots, winning at least 60% of the games in each match.
In questa sfida creerai un programma per giocare a carta, sasso, forbici. Un programma che sceglie a caso di solito vincerà il 50% delle volte. Per superare questa sfida il tuo programma deve giocare partite contro quattro diversi bot, vincendo almeno il 60% dei giochi in ogni partita.
You can access [the full project description and starter code on Replit](https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-rock-paper-scissors).
Puoi accedere [alla descrizione completa del progetto e al codice iniziale su Replit](https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-rock-paper-scissors).
After going to that link, fork the project. Once you complete the project based on the instructions in 'README.md', submit your project link below.
Dopo essere andato a quel collegamento, fai un fork del progetto. Una volta completato il progetto in base alle istruzioni riportate in 'README.md', invia il link del progetto qui sotto.
We are still developing the interactive instructional part of the machine learning curriculum. For now, you will have to use other resources to learn how to pass this challenge.
Stiamo ancora sviluppando ila parte di didattica interattiva per il programma di machine learning. Per ora, dovrai utilizzare altre risorse per imparare a superare questa sfida.
# --hints--
It should pass all Python tests.
Dovrebbe superare tutti i test Python.
```js

10
curriculum/challenges/italian/11-machine-learning-with-python/tensorflow/conclusion.md
View File

@ -1,6 +1,6 @@
---
id: 5e8f2f13c4cdbe86b5c72da6
title: Conclusion
title: Conclusione
challengeType: 11
videoId: LMNub5frQi4
dashedName: conclusion
@ -10,19 +10,19 @@ dashedName: conclusion
## --text--
Most people that are experts in AI or machine learning usually...:
La maggior parte delle persone che sono esperte in IA o machine learning di solito...:
## --answers--
have one specialization.
hanno una specializzazione.
---
have many specializations.
hanno molte specializzazioni.
---
have a deep understanding of many different frameworks.
hanno una profonda comprensione di molti framework diversi.
## --video-solution--