此项目创建于2016年2月，列举了许多先进模范人物。
他把这几年收集整理的数据开源到 GitHub，便于多人协作——大伙儿群策群力，一起来学习先进生产力。
初次上传的数据包括：700多个数据文件（ 对应700多人，130多个团体 ），另有200多张图片（人物头像）。随着他不断完善，数据会越来越多。
对这个项目，他会【持续更新】。比如学校每次迎新的时候，他都会补充新的素材。
他主要参考维基百科以及一些媒体的报道（比如《纽约时报》《华尔街日版》《金融时报》等等）。
另外，对于某些客观事实（比如：生卒年月、简历、依赖关系），他也参考了官方网站，以及百度百科。
GitHub 提供了下载整个项目的功能，但是会比较大。
如果你仅仅想看《人物关系网络》这份文档，只需在首页上方点击进入 download 这个目录。
该目录下有 pdf 和 jpg 两个子目录，分别存放对应的 【文件类型】 。你想要看哪一种文件格式，就进入哪个子目录里面。
进入【文件类型】的子目录之后，会看到一个文件列表（目前有13个文件）。先点击你想要的某个文件，会进入该文件的页面。
然后在【右上方】你会看到一个 Raw 按钮 ，在这个按钮上点【右键】，在【右键菜单】里面选“保存”或“另存为”，就可以把这个文件下载到你本机。
他非常希望有更多的网友参与该项目，大伙儿一起来完善先进生产力的资料。
想要参与的同学，可以通过如下方式：
- 到他博客留言进行反馈，补充信息或反馈错误。
- 在原项目发一个 issue，补充信息或反馈错误。
- Fork 该项目，进行修改，然后向他发一个 Pull Request
原项目的数据文件，全部采用YAML 格式。这种格式非常简洁明了，有利于完全不懂技术的网友参与编辑。
而且他在每一个 YAML 格式的文件中都写了详细的注释，便于其他网友修改。
data 目录用来保存数据文件，该目录下另有如下三个子目录：
- person
每个目录下都有一个 brief.yaml 文件，包含此人的简介。
有些目录下还有一个 portrait.png 文件，对应此人的头像。
- company
- family
该目录存放编译脚本。该脚本的使用参见下面的章节。
该目录存放制作好的文件，目前先提供 jpg 和 pdf 两种格式。
如果你需要其它格式，可以用 bin 目录下的编译脚本自行搞定（编译脚本的使用，参见下面的章节）。
（他是在 Linux 上编写该脚本，尚未在 Windows 上进行测试）
如果你在 Windows 上使用碰到问题，可以到他博客留言进行反馈。也可以在原项目发一个 issue。
他使用 python 作为编译脚本，该脚本位于 bin 目录下。
通过该脚本可以把原始数据生成为 dot 语言的脚本。然后再调用 Graphviz 把 dot 脚本生成各种格式（比如：pdf、jpeg）。
要使用该脚本，先在命令行模式下进入 bin 目录，然后运行如下命令：
（生成 pdf 格式的示例）
python make.py pdf
（生成 jpg 格式的示例）
python make.py jpg
要使用上述脚本，你需要事先安装相关的软件（如下）
- Python（2 或 3）
目前 Python 有两种大版本——python2 和 python3——他的编译脚本 【同时兼容】 这两种 Python 的大版本。
对于 Python 的小版本，他本人在 2.7 和 3.5 上测试通过。2.6 和 3.4 估计也可以。
- PyYAML
你需要在你的 python 环境中安装该软件包。其官方链接如下：
- Graphviz