[HELP WANTED] 分离并完善组队学习和快速入门示例内容

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任务类型 / Task Type

请选择任务类型 / Please select the task type:

• 新模型实现 / New model implementation
• 数据集支持 / Dataset support
• 文档编写 / Documentation
• 教程制作 / Tutorial creation
• 代码优化 / Code optimization
• 测试用例 / Test cases
• Bug修复 / Bug fixes
• 其他 / Other

任务描述 / Task Description

背景 / Background

torch-rechub 作为聚焦推荐系统的 PyTorch 框架，已覆盖 “召回 - 排序” 全流程模型（如 MF、DeepFM、DSSM）及基础数据工具，吸引大量开发者用于学习与实战，且积累了的组队学习配套资源（如 Jupyter 笔记、PPT、教程代码）。但当前项目结构与文档存在双重痛点：​

1. 核心与学习内容混杂：原组队学习用的 Jupyter 内容未与框架核心代码分离，散落在项目目录中，新手难以快速识别 “框架使用指南” 与 “组队学习资料”，导致快速入门路径模糊；​
2. 目录定位不清晰：原项目其他目录（如models、data、trainer等框架核心模块）未明确为 “独立维护的框架包”，与学习资料tutorials共用目录结构，增加后续功能迭代与版本维护的复杂度；​
3. 是原文档痛点仍存：结构分散、内容滞后、示例不足的问题未解决，叠加新的内容混杂问题后，进一步降低了文档的指导性与用户体验。​
   为厘清项目定位（核心框架包 + 配套学习资源）、优化用户入门路径、提升维护效率，需结合新需求对文档与目录结构同步翻新。

目标 / Objectives

1. 改造Jupyter内容为快速入门模块：提取原组队学习使用的Jupyter内容，按“框架快速上手”逻辑重构——适配框架最新版本、补充代码注释、删除组队学习专属的时间节点/任务分配内容，将其整合至文档“入门指南”模块，形成“环境搭建→基础模型调用→简单推荐任务实现”的连贯入门路径，方便普通开发者快速掌握框架基础用法。
2. 迁移组队学习资料至专属目录：在项目根目录新建team-learning-rec目录，将原组队学习相关资料完整迁移至此，明确包含三大类内容：① 组队学习PPT（如框架原理讲解、任务拆解课件）；② 教程专用代码片段（需标注适配的框架版本）；③ 组队学习任务说明文档（保留学习路径与考核标准），并在文档中添加该目录的访问入口与维护责任人，确保学习资料独立且易查找。
3. 保障内容连贯性与一致性：同步更新文档中“框架包与快速入门的衔接说明”（如快速入门示例如何调用models包的模型、如何依赖data包的工具），统一术语表述与版本标注，避免拆分后出现内容断层；同时保留原目标中“补充实战示例、新增FAQ”的要求，确保文档兼顾“框架专业性”与“学习易用性”。

详细要求 / Detailed Requirements

技能要求 / Required Skills

必需技能 / Required Skills

• Python编程 / Python programming
• PyTorch框架 / PyTorch framework
• 推荐系统基础 / Recommender systems basics
• 其他: / Other:

加分技能 / Preferred Skills

• 深度学习 / Deep learning
• 机器学习 / Machine learning
• 数据处理 / Data processing
• 文档写作 / Technical writing
• 其他: / Other:

预期产出 / Expected Deliverables

• 代码实现 / Code implementation
• 单元测试 / Unit tests
• 文档更新 / Documentation updates
• 使用示例 / Usage examples
• 其他: / Other:

参考资料 / References

相关论文 / Related Papers

代码参考 / Code References

文档资源 / Documentation Resources

难度评估 / Difficulty Level

• 🟢 初级 (适合新手) / Beginner (Good for newcomers)
• 🟡 中级 (需要一定经验) / Intermediate (Requires some experience)
• 🔴 高级 (需要深入理解) / Advanced (Requires deep understanding)

预估工作量 / Estimated Effort

• 📅 1-3天 / 1-3 days
• 📅 1周 / 1 week
• 📅 2-4周 / 2-4 weeks
• 📅 1个月以上 / More than 1 month

贡献指南 / Contribution Guidelines

开始之前 / Before You Start

1. 请在评论中表明您的兴趣，避免重复工作 / Please comment to express your interest to avoid duplicate work
2. 阅读 CONTRIBUTING.md 了解开发流程 / Read CONTRIBUTING.md to understand the development process
3. 设置开发环境并熟悉项目结构 / Set up the development environment and familiarize yourself with the project structure

开发流程 / Development Process

1. Fork 项目并创建新分支 / Fork the project and create a new branch
2. 实现功能并编写测试 / Implement the feature and write tests
3. 运行代码格式化: python config/format_code.py / Run code formatting
4. 提交 Pull Request / Submit a Pull Request

代码规范 / Code Standards

• 遵循项目的代码风格 / Follow the project's code style
• 添加适当的注释和文档字符串 / Add appropriate comments and docstrings
• 确保所有测试通过 / Ensure all tests pass
• 更新相关文档 / Update relevant documentation

联系方式 / Contact Information

获取帮助 / Getting Help

• 💬 在此 Issue 下评论提问 / Comment on this issue with questions
• 📧 联系项目维护者: morningsky
• 🔗 查看更多 Issues: GitHub Issues

社区支持 / Community Support

• 📖 查看项目文档和示例 / Check project documentation and examples
• 🤝 与其他贡献者交流 / Communicate with other contributors
• ⭐ 关注项目更新 / Follow project updates

额外信息 / Additional Information

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感谢您对 torch-rechub 项目的贡献兴趣！我们期待与您合作。
Thank you for your interest in contributing to torch-rechub! We look forward to working with you.

[Luxorion-12]

Hi, I'd like to work on this issue. I will investigate and submit a PR soon.

[lyrehcic]

非常感兴趣，已经试了一些，后面会更新更专业一点，难度更高的项目吗？

[1985312383]

非常感兴趣，已经试了一些，后面会更新更专业一点，难度更高的项目吗？

难度更高的综合类项目正在筹备ing，今年上半年应该就能推出。尽请期待～

其他的只是关于模型实验的，都在examples目录下有相应代码