该项目模板基于PyTorch Lightning和Hydra，旨在提高深度学习工作流效率和实验可重复性。模板结构模块化且可扩展，适用于分类、分割和度量学习等任务，并可扩展至其他领域。集成最佳实践和详细文档，支持在多种硬件上进行实验，便于快速迭代和比较不同模型方法。

data-science-template为数据科学团队提供标准化项目结构。该模板整合hydra配置管理、pdoc文档生成、pre-commit代码审查和Poetry依赖管理等工具，提高项目可维护性和可重复性。借助Cookiecutter，团队可快速创建基于此模板的项目，搭建规范的数据科学项目框架，确保代码质量和一致性，有效提升协作效率。

targets是一个R语言数据科学工作流管理工具，具有类似Make的功能。它可以智能跳过已更新的任务，利用隐式并行计算提高效率，并将文件处理为R对象。通过targets，用户可以高效、便捷地管理复杂的数据分析流程，提高结果的可重复性和可信度。该工具提供多种功能用于可视化、执行和读取工作流，适用于各类数据科学项目。