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AI代码补全工具,避免重复造轮子!
尽管我本以为这样出色的工具会较为罕见，但发现VSCode市场上还有其他AI代码补全扩展可供选择，这无疑丰富了程序员们的选择。总的来说，CodeGeeX以免费且实用的特点，成为程序员们避开“重复造轮子”的理想伙伴。
降低技术门槛：使用低代码平台进行开发不需要太多的编程经验，即使是非专业人士也能快速上手。这样可以让更多的人参与到软件开发中来，缓解了IT人才短缺的问题。 减少错误率：在低代码平台上进行开发，很多模块都已经被封装好，并且经过了严格的测试和验证。
你好歹先写个能运行起来的贪吃蛇游戏，然后再去想AI部分。这个应该很简单，cc++也就百来行代码(如果我没记错的话。不弄复杂界面，直接在控制台下跑)，python就更简单了，去掉注释和空行，60行代码就搞定了。
你好歹先写个能运行起来的贪吃蛇游戏，然后再去想AI部分。这个应该很简单， c\c++也就百来行代码(如果我没记错的话。不弄复杂界面，直接在控制台下跑)， python就更简单了，去掉注释和空行，60行代码就搞定了。
盘点12个ChatGPT开源项目,yyds!
1、chatgpt-plus：GO和Vue3结合的AI助手解决方案，配备运营管理后台，方便上手。 Shell GPT：利用AI优化命令行操作的工具，简化了开发者的工作流程。 ChatGPT for Google：一个浏览器扩展，结合了ChatGPT和Google搜索，方便在浏览器中使用。
2、Shell GPT：优化命令行操作的AI工具，生成命令、代码和文档，提升效率。ChatGPT for Google：一个浏览器扩展，结合了ChatGPT和Google搜索，方便用户获取信息。ChatGPT Chrome Extension：扩展到多个网络平台，支持撰写内容和控制插件交互。
3、FSPagerView：优雅的屏幕幻灯片库 FSPagerView是一个优雅的屏幕滑动库，主要由 UICollectionView 实现。它对于制作Banner、产品展示、欢迎引导页、屏幕 ViewController 滑块非常有帮助。开源地址：https：//github.com/WenchaoD/FSPagerView 逛逛 GitHub 每天推荐一个好玩有趣的开源项目。
4、Ant Design Blazor (github.com/ant-design-blazor) 作为.NET客户端Web开发的强大补充，Ant Design Blazor得到了微软官方的认可，尤其在微软Build2020的大会上被提及，是开发利器。
seq2seq模型、attention机制的原理与pytorch实现
解决seq2seq模型中信息丢失问题更好的方法是使用attention机制。Transformer模型则完全通过attention机制构造。利用Transformer编码器的BERT开启了大规模预训练模型时代，而利用Transformer解码器的GPT系列则开启了LLM时代，推出了像ChatGPT这样的具有里程碑意义的产品。可以说attention是目前NLP领域最重要的概念之一。
Seq2Seq，即序列到序列模型，最初广泛应用于机器翻译任务，但其实其应用范围远不止于此。它的工作原理是通过两个RNN网络，一个Encoder和一个Decoder，进行信息的编码和解码过程。在训练阶段，输入的句子首先通过Encoder转换成一个浓缩的隐藏状态context。
本文以PyTorch为基础，讲解如何实现从法语到英语的翻译，涵盖seq2seq模型的原理、应用与实践。首先，你会深入了解seq2seq模型的工作原理，包括其基本结构——由Encoder和Decoder两部分组成，GRU作为主要组件。
多模型滚动预测 这种方式是2和3的结合，还是以前10个预测后3个为例：按照3中描述训练三个模型，首先模型1利用[..10]预测[11]，然后模型2利用[..10 11]预测[12]，最后由模型3利用[..10 11 12]预测[13]。
在Transformer出现之前，RNN系列网络以及seq2seq+attention架构基本上铸就了所有NLP任务的铁桶江山。由于Attention模型本身就可以看到全局的信息， Transformer实现了完全不依赖于RNN结构仅利用Attention机制，在其并行性和对全局信息的有效处理上获得了比之前更好的效果。
本例未将隐藏层转到模型外部，这是由于模型内部实现了对整个序列的处理，而非处理单个元素，而每次代入的序列之间又没有连续性。第二步：训练模型，与上例中把序列中的元素逐个代入模型不同，本例一次性把整个序列代入了模型，因此，只有一个for循环。
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