我们想通过这样一个项目，给新进实验室的同学提供一些简单的和自然语言处理相关的Linux命令，脚本的训练。 希望做题的同时，能够掌握一些基础的shell和脚本，同时又能对数据有一定的认识，同时能够接触一些nlp的基础问题。
现在，我们的大部分题目集中在shell和python的使用，未来可能会加入一些其他语言的练习。 当然，未来，我们也希望程序用程序自动完成判题。
- 自然语言处理相关参考书和在线课程
首先需要将训练题下载下来，这个过程中，可能需要一些git的知识。 具体来讲，你需要做如下几件事：
- 下载一个和自己的操作系统相符的git
- 注册一个github账号
- 将这个项目fork到自己的账户下
- 将项目clone到本地
然后开始做题吧！
- 用10分钟了解一下git简易指南，磨刀不误砍柴工。
举shell练习中的第一题为例，来说明应该如何做题。
首先，题目写在对应文件夹的README.md中。这道题要写
编写一个shell脚本1.sh，这个脚本接受一个命令行参数，并把这个参数打印两次到标准输出。 如果输入没有参数输入或者有多于一个参数输入，输出"error"。
我们可以编写一个脚本1.sh
if [ $# != 1 ] ; then
echo "error"
else
echo $1$1
fi
然后，为了验证程序的正确性，可以运行自动测试脚本run.py进行测试。由于脚本调用1.sh文件，所以为了使用自动评测文件名一定要正确命名。
看到运行结果
Test 0
=======
+ RUNNING
-- sh 1.sh yes
+ RESULT
-- Passed!
Test 1
=======
+ RUNNING
-- sh 1.sh
+ RESULT
-- Passed!
2 Runs, 2 Pass
表明进行了两个测试，并且都通过了。
由于题目、数据都会不断更新，所以使用者应该注意与原项目保持更新。
具体做法可以参考有如下两种。
在题目、数据获得更新之后，我们会主动向使用者发起pull request。使用者可以通过merge主干来保持更新。 所以需要注意一点，尽量不要在自己的项目中修改题目，以免更新题目时产生不必要的冲突。
除了接受Pull Request，Fork这一项目的用户还可以通过fetch的方式主动与原项目保持一致。 具体做法可以参考以下链接。
现在已经实现了一些自动评测的功能，其中包括
- stdout与制定字符串对比
- stdout与文件对比
计划是可以做成像这个这样，这部分还在完善。