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35岁程序员的春天来了,通用Coding Agent不可能好用,Code Review能力最难被AI替代? | 万有引力

2024 年 AI Coding 最显著的突破是 Cursor 的出现。大家以前认为 GitHub 做了 Copilot 这么长时间,这个方向上的竞争可能已经结束了,产品形态也相对稳定了。但没想到会出现 Cursor 这样具有颠覆性效果的产品。如果回想 2024 年,这是给我印象最深刻的产品,而且我现在每天都在用,确实带来了非常好的效果,是今年这个领域最惊艳的事件。

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#人工智能
一人能顶一个公司:AI编程神器Trae诞生了!

经过小编一晚上的初体验,觉得 Trae 确实是一款优秀的编程开发利器,与 Cursor 和 Windsurf 这些国际大牌对比,Trae 更像是一个懂你的“老朋友”。通过全中文化界面和本地化设计,Trae 为中文开发者提供了更加流畅的开发体验。从智能代码生成到本地配置运行,它的每一步设计都精准对接了我们日常编程中的实际需求。Trae 的出现,使编程更加大众化,即使没有开发经验,不懂代码,甚至不懂英

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#科技#人工智能
我是怎么用Cursor 10分钟搞定后台管理页面的? | Cursor实战系列

这一步的意义就让Cursor根据最官方最新的文档来写,而不是随意的乱发挥,这也是所有写项目非常重要的基础。里面讲的要多加注释,注释不仅仅是代码里面的还包括书写大量的文档,当然,这个文档不用我们全部手写。重复的增删改查、一样的分页弹窗、不停的接口搬运,还要写各种校验上传路由权限。有了前面的准备,这步就爽了 - 直接把需求扔给Cursor,坐等它变魔术!喂数据,引用一下amis线上文档,具体的步骤和说

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#人工智能
AI编程: 500刀一月的Devin太贵,试试这个Cursor开源项目,把Cursor进化为Devin

这个号称能完全替代程序员的AI助手,开出了每月500美元(约3500人民币)的天价订阅费。与其花500美元订阅一个有诸多限制的Devin,不如用这个开源项目武装你的Cursor。项目已经获得了400多颗星星,证明确实解决了开发者的痛点。特别是当我发现了这个叫 devin.cursorrules 的开源项目后,更坚定了我的想法 - 完全没必要!作为一个经常和各种AI编程工具打交道的开发者,我第一反应

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国产免费AI编程工具字节Trae来了,Cursor迎来劲敌!

原创大瑜2025年01月20日13:46广东今天朋友圈都炸了!在Cursor和Windsurf两大AI编程工具的夹缝中。字节跳动居然推出了一款免费的国产AI编程软件——Trae,引发全网热议!官方大气:提供和cursor类似的功能,免费白嫖claude3.5和GPT4.0,竟然连自己家的豆包都放进去。

#人工智能
重磅!Windsurf重大更新:代码编辑器也有「实时搜索」和「长期记忆」了

Cascade允许你预览和管理这些记忆,这对提升开发体验来说简直是神器!想体验这些新特性的朋友,可以去Windsurf官网了解更多细节。不管是贴上链接,还是用「@web」来搜索,都能让你的开发工作。你可以直接在编辑器中搜索并阅读最新的网络信息。有了这些新功能,编码真的能像冲浪一样充满乐趣。只要你提供当前的文档,Windsurf就能。,并将其保存为跨聊天会话的持久上下文。2025年01月19日01:

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#机器人#人工智能
图解大模型计算加速系列:vLLM源码解析3,Prefix Caching

当一个物理块没有任何逻辑块引用时(例如一个seq刚做完整个推理),这时它理应被释放。

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#数据库#windows
​源大模型的快速部署与高效推理 ——GGUF格式模型介绍与使用教程

始智AI wisemodel2024年07月11日 19:23北京始智AI wisemodel.cn社区将打造成huggingface之外最活跃的中立开放的AI开源社区。欢迎《加入wisemodel社区志愿者团队》以及《欢迎加入wisemodel开源共创计划wisemodel社区上升级了体验空间,任何人都可以上wisemodel部署模型在线体验,并全面支持ollama在线运行。1GGUF简介。

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#人工智能
医疗专家系统Mycin

由于MYCIN是一个早期的专家系统,具体的用户界面和交互方式可能与现代软件有所不同,但它的核心原理和组件在当今的许多知识型系统中仍然适用。由于MYCIN是一个早期的专家系统,具体的用户界面和交互方式可能与现代软件有所不同,但它的核心原理和组件在当今的许多知识型系统中仍然适用。MYCIN程序是一个典型的知识型计算机程序,它专注于传染病,特别是细菌性败血症的治疗选择。MYCIN程序是一个典型的知识型计

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#人工智能#深度学习#学习 +1
机器学习指标2 micro f1和macro f1

Micro F1更关注整体性能,适用于类别分布相对平衡的情况。Macro F1更关注每个类别的性能,适用于类别分布不平衡的情况,或者当需要评估每个类别的性能时。在实际应用中,根据具体问题和业务需求选择合适的 F1 分数计算方法是很重要的。

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#机器学习#人工智能
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