首页 科技 > 正文

Python代码完成从机器学习中获得帮助

很多文章的报道都是由微观而宏观,今日小编讲给大家带来的关于Python代码完成从机器学习中获得帮助的资讯也不例外,希翼可以在一定的程度上开阔你们的视野!y有对Python代码完成从机器学习中获得帮助这篇文章感兴趣的小伙伴可以一起来看看

一位新程序员的Python开辟人员助手正在利用机器学习技术来构建新的编程工具。 风筝被其创建者称为“Python程序员的AI副驾驶员”,是一种代码完成系统,旨在超越IDE中的常规自动建议算法。

风筝的代码完成由在GitHub上扫描公开可用的Python代码创建的机器学习模型提供支持。模型不是在代码文本上训练,而是在从代码派生的抽象语法树上训练。这为模型提供了代码意图和上下文的一些感觉,根据您和其他开辟人员过去编写代码的方式提供了公共代码模式的自动建议和自动完成。

最新版本的Kite扩展了其代码建议功能,以更好地展示这种方法的可能性。以前版本的Kite只能在任何给定点建议下一个可能的令牌,如变量引用。最新版本可以建议整个函数调用,包括所有可用的参数及其含义。

风筝的最新版本还包括在本地系统而不是远程服务器上部署Kite机器学习模型的能力。这与机器学习的其他进步相似,可以使模型更紧凑,更易于部署在具有适度存储和CPU要求的硬件上,例如智能手机。

郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的,如作者信息标记有误,请第一时间联系我们修改或删除,多谢。