改进 Neural Network Intelligence (NNI)
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欢迎！！ 我们非常欢迎贡献者，特别是代码贡献者。

首先，如果有什么不确定的事情，可随时提交问题或拉取请求。 不会有人因此而抱怨。:) 最有可能的是，会有礼貌的请求你修改一些内容。 我们会感激任何形式的贡献，不想用一堆规则来阻止这些贡献。

不管怎样，如果想要更有效的贡献代码，可以阅读以下内容。 本文档包括了所有在贡献中需要注意的要点，会加快合并代码、解决问题的速度。

查看 `快速入门 <QuickStart.rst>`__ 来初步了解。

下面是一些简单的贡献指南。

提交问题
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在提出问题时，请说明以下事项：


* 按照问题模板的内容来填写安装的细节，以便评审者检查。
* 出现问题的场景 (尽量详细，以便重现问题)。
* 错误和日志消息。
* 其它可能有用的细节信息。

提交新功能建议
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* 
  在适配使用场景时，总会需要一些新的功能。 可以加入新功能的讨论，也可以直接提交新功能的拉取请求。

* 
  在自己的 github 账户下 fork 存储库。 在 fork 后， 对于 add, commit, push, 或 squash (如需要) 等改动都需要详细的提交消息。 然后就可以提交拉取请求了。

参与源代码和 Bug 修复
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拉取请求需要选好正确的标签，表明是 Bug 修复还是功能改进。 所有代码都需要遵循正确的命名约定和代码风格。

参考 `如何配置 NNI 的开发环境 <./SetupNniDeveloperEnvironment.rst>`__，来安装开发环境。

与 `快速入门类似 <QuickStart.rst>`__， 其它内容，参考 `NNI 文档 <http://nni.readthedocs.io>`__。

处理现有问题
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查看 `问题列表 <https://github.com/Microsoft/nni/issues>`__，找到需要贡献的问题。 可以找找有 ``good-first-issue`` 或 ``help-wanted`` 标签的来开始贡献。

修改问题的注释和指派人来表明此问题已经开始跟进。 如果上述问题在一周内没有拉取请求或更新状态，这个问题会重新开放给所有人。 高优先级的 Bug 和回归问题需在一天内响应。

代码风格和命名约定
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* NNI 遵循 `PEP8 <https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/>`__ 的 Python 代码命名约定。在提交拉取请求时，请尽量遵循此规范。 可通过``flake8`` 或 ``pylint`` 的提示工具来帮助遵循规范。
* NNI 还遵循 `NumPy Docstring 风格 <https://www.sphinx-doc.org/en/master/usage/extensions/example_numpy.html#example-numpy>`__ 的 Python Docstring 命名方案。 Python API 使用了 `sphinx.ext.napoleon <https://www.sphinx-doc.org/en/master/usage/extensions/napoleon.html>`__ 来 `生成文档 <Contributing.rst#id5>`__。
* 有关 docstrings，参考 `numpydoc docstring 指南 <https://numpydoc.readthedocs.io/en/latest/format.html>`__ 和 `pandas docstring 指南 <https://python-sprints.github.io/pandas/guide/pandas_docstring.html>`__

  * 函数的 docstring, **description**, **Parameters**, 和 **Returns Yields** 是必需的。
  * 类的 docstring, **description**, **Attributes** 是必需的。
  * 描述 ``dict`` 的 docstring 在超参格式描述中多处用到，请参考 `写作标准的内部准则 <https://ribokit.github.io/docs/text/>`__ 。

文档
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文档使用了 :githublink:`sphinx <docs>` 来生成，

* 在提交文档改动前，请先 **在本地生成文档**：``cd docs/zh_CN && make html``，然后，可以在 ``docs/zh_CN/_build/html`` 目录下找到所有生成的网页。 请认真分析生成日志中的 **每个 WARNING**，这非常有可能是或 **空连接** 或其它问题。

* 
  需要链接时，尽量使用\ **相对路径**。 但如果文档是 Markdown 格式的，并且：


  * 图片需要通过嵌入的 HTML 语法来格式化，则需要使用绝对链接，如 ``https://user-images.githubusercontent.com/44491713/51381727-e3d0f780-1b4f-11e9-96ab-d26b9198ba65.png``。可以通过将图片拖拽到 `Github Issue <https://github.com/Microsoft/nni/issues/new>`__ 框中来生成这样的链接。
  * 如果不能被 sphinx 重新格式化，如源代码等，则需要使用绝对链接。 如果源码连接到本代码库，使用 ``https://github.com/Microsoft/nni/tree/master/`` 作为根目录 (例如 :githublink:`mnist.py <examples/trials/mnist-pytorch/mnist.py>` )。
