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另外網站文件- Docs也說明：關於Gitea. Gitea 是一個可自行託管的Git 服務。你可以拿GitHub、Bitbucket 或Gitlab 來比較看看。 Gitea 是從Gogs Fork 出來的，請閱讀部落格文章Gitea 公告以了解 ...
國立中央大學 資訊管理學系 蔡志豐所指導 陳美君的 應用自然語言處理與機器學習於疾病分類編碼之探討 （2019），提出github中文化關鍵因素是什麼，來自於疾病分類、自然語言處理、機器學習、LightGBM。
最後網站《英靈界》正體中文模組 - CodeBay.in則補充：更新歷程 · 支援Steam 版v0.153.2 主程式。 · 潤飾部分翻譯，細節請詳見Git。
Martin Fowler的企業級軟體架構模式：軟體重構教父傳授51個模式，活用設計思考與架構決策
為了解決github中文化 的問題，作者MartinFowler 這樣論述：
★★★榮獲素有IT書籍奧斯卡金像獎之稱的第13屆Jolt獎★★★ ✎與一群專家級貢獻者David Rice、Matthew Foemmel、Edward Hieatt、 Robert Mee以及Randy Stafford共同合作，Martin Fowler之必讀經典✎ [名家名著] 25 Martin Fowler的企業級軟體架構模式 Patterns of Enterprise Application Architecture 陳傳興、張立顗 翻譯 黃忠成 審校 陳仕傑(91) 專文推薦 企業級軟體開發的實踐因許多新技術的出現而受惠。物件導向程式語言（如
Java和.NET）與新工具和新技術的日趨普及，讓我們有能力建置更穩固與強健的應用程式，但它們並不容易實作。開發人員在企業級應用程式中總是會面臨相同的困境、遭遇同樣的難題，因為他們尚未充分領會到資深前輩們的架構經驗和失敗教訓。 本書介紹的，正是企業級軟體開發人員所面臨的種種嚴峻挑戰。企業級應用程式（如預約系統、供應鏈程式、金融系統等等）的挑戰是獨特的，與桌上型電腦系統和嵌入式系統同行所面臨的挑戰截然不同。因此，企業級開發人員往往必須自行挖掘解決方案。 本書作者Martin Fowler是全球知名的物件導向大師、軟體重構教父，他發現，儘管技術發生了變化──從Smalltalk到
CORBA，再到Java與.NET──相同的基本設計概念仍然可以調整並應用來解決這些常見的問題。在一群專家級貢獻者的幫助下，Martin將40多種重複出現的解決方案淬鍊成為模式，並提供完整的脈絡，讓讀者能夠在面對困難的設計決策時做出正確的選擇，最終寫成這本不可或缺的解決方案手冊，它適用於任何的企業級軟體平台。 本書實際上是兩本書合二為一。第一個部分是開發企業級應用程式的簡單教學，讀者可以從頭到尾閱讀，以熟悉本書的範圍及章節安排。第二個部分則是本書的主軸，是關於模式本身的參考手冊，Martin為每一個模式都提供了用法和實作資訊，並搭配Java或C#程式碼的詳細範例。書中還利用豐富的UML
圖形來進一步解釋這些概念。 你將從本書學會： ・將企業級應用程式劃分為多個分層 ・組織商業邏輯的主要方法 ・深入處理物件與關聯式資料庫之間的對應 ・使用MVC模式來組織Web的呈現 ・處理跨越多個交易的資料的並行問題 ・設計分散式物件介面 ・來自David Rice、Matthew Foemmel、Edward Hieatt、Robert Mee、Randy Stafford的專家級分享
應用自然語言處理與機器學習於疾病分類編碼之探討
為了解決github中文化 的問題，作者陳美君 這樣論述：
臺灣醫療品質享譽國際，全民納保的健康保險制度在1995年開辦後，龐大的就醫資料為臺灣醫療發展在世界上建立影響力的基石。然而，大量的就醫需求造成醫療費用不斷上漲，使全民健保制度長期運作受到重大挑戰。為使醫療資源更加妥善利用，衛生福利部積極修訂支付制度，因此，以疾病分類碼為基礎的申報制度和費用給付密切相關，編碼的適當性、正確性及完整性成為醫療給付的重要關鍵。為了解決醫療提供者於臨床醫學疾病名詞多樣性與複雜度，及病歷文字非結構化資料必須運用人力閱讀及理解方能正確分類診斷的困境，本研究應用自然語言處理N-Gram和TF-IDF技術從去識別化的真實病歷資料提取文字特徵向量，搭配機器學習建構四個預測分類
模型：SVM、MLP、GBDT與LightGBM，使用交叉驗證減少模型偏差的狀況，評估模型的方式使用Confusion Matrix的Accuracy、Precision、Recall、F1 Score和AUC來檢驗模型的分類效果並比較與分析。並透過三個實驗設計探討臨床醫學上常見的類別不平衡、醫學名詞還原和醫師個人撰寫風格差異問題。最後結果顯示LightGBM的預測結果優於其他模型，尤其在訓練時間有出色的表現。類別平衡處理有助於提高分類器效果。醫學名詞縮寫具有獨特性，有助於分類判斷。疾病為專有的醫學名詞，雖然醫師表達方式不同，但並不影響對同一疾病的描述方式，不同科別的醫師撰寫病歷風格不影響分類
模型結果。