1.如何优雅的源码反编译APK?(多)
2.huggingface下载模型
3.ElasticSearch源码:数据类型
4.分享几个开源的Python游戏代码
5.2023年度十款最佳代码生成工具
6.GitHub Copilot使用攻略
如何优雅的反编译APK?(多)
要优雅地反编译APK,无需担心技术难度,网站摸瓜在线平台是源码一个不错的选择。这个免费网站集成了apktool、网站dex2jar和jd-gui的源码强大功能,只需上传APK文件,网站哈密源码开发即可自动化完成反编译过程,源码非常适合初学者使用。网站网址是源码 平台下载的方法。一、网站直接从huggingface.co下载
访问HuggingFace官方网站,源码通过搜索或浏览找到您需要的网站模型。每个模型页面提供了一个下载链接,源码点击即可直接下载您所需的网站模型。二、源码git clone
若您希望获取模型的完整源代码和文件结构,可以使用git clone命令。首先,复制模型的ID,然后在终端中执行git clone命令,将模型代码克隆到您的本地文件夹。三、aliendao.cn下载
3.1、直接下载
aliendao.cn提供了一个HuggingFace模型下载页面。该平台上的模型资源相对丰富,但部分模型可能搜索不到。此外,下载时需要购买流量包。3.2、使用下载器model_donwload.py下载
获取aliendao的下载器model_donwload.py,首先在GitHub上下载aliendao。对比直接下载ZIP包与git clone的速度,发现直接下载ZIP文件可能更快。 执行以下步骤下载模型: 在终端中执行git clone指令,将aliendao项目克隆到本地。资金指标红黄蓝源码 切换至项目目录。 创建并激活conda环境。 安装依赖,执行命令pip install -r requirements.txt以安装项目中的所有依赖。 执行model_download.py脚本下载所需的模型。 参考:小五哥:如何快速稳定地从huggingface下载模型ElasticSearch源码:数据类型
ElasticSearch源码版本 7.5.2,其底层基于Lucene,Lucene好比汽车的发动机,提供了基础的存储和查询功能,而ES则在此基础上增加了分布式特性。本文将简要探讨ES中的数据类型。
Lucene的FieldType是描述字段属性的核心,包含个属性,如倒排索引和DocValuesType,后者支持聚合排序。官方定义的类型如TextField,仅索引、分词但不存储,而用户可以根据需求自定义数据类型,尽管在ES中,所有数据类型都是自定义的。
Lucene文件格式类型各异,如Norms和Pre-Document Values,根据FieldType设置的不同属性,文件类型和存储结构会相应变化。Lucene通过不同的压缩类型和数据结构存储数据,但详细实现较为复杂。
在ES中,数据类型分为Meta-fields和Fields or properties。Meta-fields包括元数据字段如_index、_type和_id,它们存储在特定位置,但处理方式各异。Fields或properties则是爆量公式源码开发的核心,包括String(text和keyword)、数字类型、Range类型、时间类型、Boolean和Binary等。
复杂数据类型如Object和Nested用于处理嵌套结构,而Geo-point和Geo-shape用于地理信息。特殊数据类型如IP、completion和Join则在特定场景下使用。Array要求数组内字段类型一致,Multi-fields则支持多种处理方式的字符串字段。
总体来说,ES的字段类型丰富且友好,但并非所有场景都适用。开发者在实际应用中应参考官方文档和代码来选择和使用。
参考资源:org.apache.lucene.codecs.lucene (Lucene 9.0.0核心API)、Elasticsearch Guide [7.5]、elastic.co/guide/en/ela...
分享几个开源的Python游戏代码
以下是一些开源的Python游戏代码分享:
I wanna,源代码链接:pan.baidu.com/s/1DlULys...
提取码:kh2h
Covid-Hero,源代码github地址:github.com/zixinzeng-je...
The Game of Purifier,源代码github地址:github.com/epcm/PURIFIE...
进击的豌豆,源代码链接:pan.baidu.com/s/1YcojAC...
提取码:tsfm
以上游戏均采用Pygame Zero库(简称Pgzero)开发。Pgzero是Pygame的精简版本,能够实现Pygame库的主要功能,同时屏蔽了复杂的细节,对新手十分友好。
若想快速了解Pgzero,可以参考下文:
若要全面系统学习Pgzero,可以参考《趣学Python游戏编程》一书。该书通过十个经典游戏案例,深入浅出地介绍了游戏编程的基本原理,以及Pgzero的具体使用方法。相信学完这本书后你也能开发出上面这样精彩的Python游戏。
年度十款最佳代码生成工具
人工智能的梦之光芒源码兴起为编码和开发领域带来了革命性的变化,人工智能驱动的代码生成器简化编码流程,自动化日常任务,甚至预测和建议代码片段。以下是我们精选的十款最佳代码生成工具,它们独特的功能以及如何彻底改变编程体验。
1. GitHub Copilot
GitHub Copilot 由 GitHub 与 OpenAI 合作开发,为开发人员提供了编程辅助的新水平。它像虚拟结对程序员,能够快速编写更好的代码,通过在您键入时建议整行或整段代码实现这一目标。利用公共代码存储库训练的系统,能够理解多种编程语言和编码风格,但其功能远不止于模仿;它会适应并学习每个开发人员的独特编码风格,从而随着时间的推移提供更加个性化和准确的建议。
2. Ghostwriter
认识 Ghostwriter - 您的代码合作伙伴。Replit GhostWriter 旨在帮助程序员编写高效、高质量的代码。该工具在开发人员键入时实时完成代码,减少编写样板代码和查找语法错误的时间。与 Replit 在线代码编辑器的无缝集成,使其编码流程更加简化,使编码变得更加容易和高效。
3. CodeWhisperer
亚马逊的 CodeWhisperer 利用从数十亿行代码中获得的丰富知识,提供从片段到整个函数的实时建议,彻底改变了编码过程。即使使用不熟悉的 API,它也有助于更顺畅的编码,并通过突出显示来自开源数据的建议、访问相关项目存储库和许可证来确保代码质量。此外,它优先考虑代码安全,通过查明漏洞、提供即时解决方案并确保与安全基准保持一致。
4. SourcegraphCody
Cody 是ob调试冻结源码人工智能驱动的编码助手,由 Sourcegraph 开发。提供自动代码审查和识别潜在错误的功能,为开发人员带来福音。它理解代码编写的上下文,提供有意义且相关的建议和评论,提高代码质量和减少调试时间,从而使编码过程更加高效。
5. Tabnine
Tabnine 是 Codota 开发的一款功能强大的 AI 代码助手。利用机器学习预测和建议代码完成情况的算法,旨在使编码更快、更高效、更不易出错。兼容多种编程语言,与各种代码编辑器的集成使其成为多功能工具,深度学习功能提供高度相关的代码建议。
6. MutableAI
MutableAI 是一款强大的人工智能编码助手,专门设计用于从原始设计文件生成功能性前端代码,将设计文件转换为 HTML/CSS 代码,简化设计师和开发人员之间的差距,使将设计转换为功能性网站的过程更加简化和高效。支持响应式设计,生成代码兼容不同屏幕尺寸,减少调整代码所花费的时间,加速开发过程。
7. AskCodi
AskCodi 是一款开发人员工具,包含时间复杂度洞察、代码生成器和自动测试创建器等功能。集成于 OpenAI GPT,超越 Web 应用程序,与 Visual Studio Code 和 JetBrains IDE 等平台集成,承诺提高效率、鼓励创新并扩大软件开发的机会。
8. Codeium
Codeium 是一个先进的人工智能驱动平台,旨在帮助开发人员完成各种编码任务。包括代码修复和代码生成,其最突出的功能是代码自动完成功能。通过分析用户现有的代码库,了解编码风格的细微差别和项目要求,智能地建议或生成新的代码段,提供语法正确且与项目风格和需求无缝集成的代码。
9. CodePal
CodePal 是一款复杂的人工智能驱动助手,专为编码任务设计,提供代码更正、解释和文档功能。最显着的特点是代码生成能力,可以根据文本提示生成源代码。例如,根据请求“在 JavaScript 中编写一个打印比特币价格的函数”,CodePal 将自动创建相应的代码。
. AI2sql
AI2sql 是一款先进的人工智能代码生成器,简化将自然语言查询转换为 SQL 的过程。在数据库管理领域,它为非技术人员和开发人员提供了强大工具,使编写复杂 SQL 查询变得更加容易。通过将自然语言转换为 SQL 语句,AI2sql 消除了对 SQL 语法的深入了解的需要,实现高效且人性化的数据库管理。
人工智能在编码和软件开发中的作用迅速扩大。这些人工智能驱动的代码生成器为经验丰富的开发人员和新手提供了强大、智能和直观的工具,开辟了新的机会和可能性。它们加快了编写代码的过程,使更广泛的受众更容易使用代码,从而扩展了个人和组织的能力。从创建功能齐全的电子商务网站到将音频命令转换为代码,这些人工智能驱动的工具为编程世界带来了无限可能。
GitHub Copilot使用攻略
GitHub Copilot,借助OpenAI的大力支持,正在革新软件开发的模式。它不再仅限于提供代码建议,而是通过训练,融合自然语言与数十亿行公开源代码数据,包括来自公共GitHub存储库的代码,以深入理解项目复杂细节。这使得GitHub Copilot能为您呈现上下文感知度极高的建议。
为了最大化GitHub Copilot的潜力,您需要掌握提示技巧。提示是您向Copilot传达所需内容的方式,代码质量很大程度上取决于提示的清晰和准确性。
要全面利用Copilot,您需要深入了解提示工程。这是一个制定明确指示的过程,旨在指导人工智能系统(如GitHub Copilot),生成符合项目特定需求的上下文代码。这确保代码在语法、功能和上下文上都完全正确。想象一下为司机提供精确指示的过程,没有指示,旅程可能会效率低下。有了明确的指导,路径会变得直接高效,节省时间和精力。在这种情况下,您提供方向,而GitHub Copilot则是熟练的司机,随时准备在正确的指导下推动您完成编码之旅。
理解了提示工程的基本概念后,让我们探讨一些原理和最佳实践。
首先,让我们总结4S原则,这些核心原则为制作高效和有效的提示奠定了基础。接下来,我们将深入探讨高级最佳实践,以确保与GitHub Copilot的每次交互都得到优化。
为了提高与Copilot的互动效率,请遵循以下基于4S的高级实践:
确保提示清晰和具体。例如,提示“编写Python函数从给定列表中过滤和返回偶数”既聚焦单一问题,也具体明确。
丰富上下文信息,按照“环绕”原则提供充足背景。越多上下文信息,生成的代码建议越贴合实际需求。在代码顶部添加注释,提供更多详细信息,帮助Copilot更好地理解上下文。
保持提示简洁,遵循“短”原则。在提供详细信息与保持简短之间找到平衡,确保沟通清晰和准确。
利用副驾驶(Copilot)的上下文理解能力,通过在代码编辑器中使用并行打开的选项卡,获取更多有关代码要求的上下文。
利用示例澄清您的需求和期望,展示抽象概念,并使Copilot的提示更具体。
实践迭代,释放GitHub Copilot的全部潜力。如果生成的代码不是预期结果,将其视为对话的一部分。删除建议代码,添加更多详细信息和示例,再次提示Copilot。
了解GitHub Copilot如何学习提示,以及它实际上如何处理提示并为您推荐代码。
GitHub Copilot利用大型语言模型(LLM)无缝编写代码,我们深入探讨LLM在Copilot中的集成和影响。
大型语言模型(LLM)是为理解和生成人类语言而设计的AI模型。由于接触大量文本数据,这些模型具备处理涉及文本的广泛任务的能力。了解LLM的核心方面,包括训练数据量、语境理解、机器学习和人工智能集成以及多功能性。
GitHub Copilot使用LLM提供上下文感知代码建议,不仅考虑当前文件,还考虑IDE中的其他打开文件和选项卡,以生成准确和相关的代码完成。这种动态方法确保了量身定制的建议,提高了生产力。
通过微调LLM,我们可以为特定任务或领域定制预训练模型。而LoRA微调方法则是使大型预训练语言模型更好地用于特定任务的聪明选择,无需从头开始训练所有部分。
发布虚拟资源的网站有哪些?
探索各类虚拟资源网站,为你的学习与工作提供丰富的素材与工具。
一、互联网行业的虚拟资源站
1. GitHub.com,这个开源代码的天堂,让你获取或贡献源码。
2. CSDN.com,国内知名的IT论坛,汇集了海量的编程与技术资源。
3. Hereitis.cn,新起的综合性资源分享站,涵盖多个领域的知识与工具。
二、办公类的虚拟资源站
1. Ypppt.com,提供丰富的PPT模板,满足你的演讲与汇报需求。
2. pptmoban.com/ppt,更多PPT模板,让你的演示更具专业性。
3. ,获取Word、Excel等文档的模板,提升工作效率。
三、设计类的虚拟资源站
1. Iconfont-阿里巴巴矢量图标库,丰富的图标资源,提升设计质感。
2. ByteDance IconPark,字节跳动的图标库,设计灵感的源泉。
3. Mixkit.co/free-stock-ar,免费的视频、音频资源,为创意作品增添活力。
4. 觅元素_免费PNG素材_高清背景免费下载网站,获取高质量,为设计加分。
四、影视类的虚拟资源站
1. Dygod.net,丰富的**、电视剧资源,满足你的观影需求。
这些虚拟资源站,如同宝藏,等待你去挖掘,为你的学习与工作注入动力。