Soft & Share 開源報報 231 – 使用人工智慧提升程式設計效率

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開源報報內容

學習資源

入門系列:JavaScript簡介(Node.js)

微軟支援的 Javascript 線上教育訓練教材

我們建立了一個影片系列,以幫助新興的開發人員好奇地為 Node.js 編寫JavaScript。 我們的目標是幫助你向你展示足夠的JavaScript,從而為你提供開始快速入門所需的背景以及針對使用 JavaScript 的框架和 SDK 的教程。

假定你具有使用Python,Java或C#等程式語言的經驗,並且熟悉布林邏輯,函式和變數等核心概念。 我們專注於語法,而不是理論。 我們將向你展示如何執行JavaScript之前完成的任務。

我們使用 Node.js 而不是瀏覽器作為 runtime。 雖然我們使用的幾乎所有程式碼都可以在兩個位置運作,但是所有示範都將使用 Node.js 從 console mode執行。

工具

使用命令列工具做純文字筆記

nb 是一個命令列筆記工具,支援以下功能

  • 使用純文字做資料儲存
  • 加密
  • 過濾和搜尋
  • Git支援的版本控制和同步
  • Pandoc 支援的轉換
  • 公開和局端的筆記本
  • 可客製化顏色與背景風格
  • 可使用 plugin 擴增功能

將音樂視覺化並將其轉換為影片

Astrofox是一種動態圖形程式,可讓你建立音樂視覺化效果並將其轉換為影片。

開發者的螢幕分享工具

過去,在使用Microsoft Teams等公司聊天室解決方案與同事共享螢幕時,我遇到了一些問題。 我想向他們展示一些我的程式碼,但是要麼延遲後了幾秒鐘,要麼品質太差了,以致於我的同事們無法閱讀程式碼。 或兩者。

這就是為什麼我建立了screego。 它使你可以以高品質和低延遲共享螢幕。 Screego是現有軟體的補充,僅有助於共享你的螢幕。 沒有其他的 (:。

功能

  • 多人使用螢幕共享
  • 使用 WebRTC 做安全的傳輸
  • 低延遲/高解析度
  • 使用 Docker / 單一二元制檔案,安裝簡單
  • 整合 TURN 伺服器,參考 NAT Traversal ( 突破防火牆限制 )

透過 Jitsi 進行虛擬聚會

Jitsi Meet的包裝程式庫添加了音訊空間,從而能夠建立虛擬會議室。

問題

即使工作正常,電話會議還是很糟糕。 一次只能有一個人真實地講話。 這對於進行展示的人來說很好,但是在真實的會議中,人們彼此交談或圍成一圈,或者分成較小的小組,仍然可以聽到較大群組的聲音。

解決方法

Calla在 Jitsi 會議檢視中添加了一個小的 RPG 風格的地圖。 它為你提供了一個在房間裡走動的化身。 使用者選擇與其他使用者相關的位置。 與你非常接近的使用者已設定為滿音量。 距離較遠的使用者的音量會相應縮小。 太遠不關心的使用者將以零音量渲染。

可在一段預定的時間內阻止你自己訪問分散注意力的網站等的 Mac應用程式。 應用程式或重新啟動無法撤消它-你必須等待計時器用完。

SelfControl 是適用於 macOS 的免費開源軟體,可讓你阻止自己訪問分散注意力的網站,郵件伺服器或 Internet 上的任何其他內容。 只需設定一個阻止時間,將網站新增到你的黑名單中,然後單擊“開始”即可。 在該計時器到期之前,即使你重新啟動電腦或刪除應用程式,也將無法訪問這些網站。

資料科學

CodeXGLUE – 使用人工智慧提升程式設計效率

根據Evans Data Corporation的資料,2019年將有2390萬專業開發人員,到2024年,這一數字有望達到2870萬。程式碼智慧( Code intelligence ) 目標在利用AI來幫助開發人員提高軟體開發效率。 隨著開發人員數量的增長,在軟體工程和人工智慧領域,開發流程變得越來越重要。

當開發人員想要查詢具有相同意圖的其他人編寫的程式碼時,程式碼搜尋系統可以在給定自然語言查詢的情況下幫助自動檢索與語義相關的程式碼。 當開發人員對接下來要寫些什麼感到困惑時,程式碼完成系統可以透過在完成編輯上下文的情況下自動完成以下標記來提供幫助。 當開發人員希望使用某些現有 Python 程式碼主體的相同功能來實現 Java 程式碼時,程式碼到程式碼轉換系統可以幫助從一種程式語言(Python)轉換為另一種(Java)語言。

因此,程式碼智慧在 Microsoft 賦予開發人員能力的使命中起著至關重要的作用。 正如 Microsoft 執行長 Satya Nadella 在 Microsoft Build 2020 上強調的那樣,開發人員的作用比以往任何時候都更加重要。 GitHub 越來越成為原始碼的預設託管中心,而 Visual Studio Code 是最受歡迎的程式碼編輯器。 微軟為開發人員提供了最完整的工具鏈,彙集了GitHub,Visual Studio和 Microsoft Azure 的精華,以幫助開發人員從構思到程式碼,再到雲端。

近年來,已經看到了將包括神經網路在內的統計模型用於程式碼智慧任務的熱潮。 最近,從大型程式語言資料中學到的預訓練模型受到了像 BERTGPT 這樣的大型預訓練模型在自然語言處理(NLP)中的巨大成功的啟發。 這些模型(包括IntelliCodeCodeBERT)在程式碼理解和生成問題上獲得了進一步的改進。 但是,程式碼智慧領域缺少一個涵蓋廣泛任務的基準套件。 我們已經看到,多樣化的基準資料集對於應用 AI 研究領域的成長具有重要意義,例如 ImageNet 用於電腦視覺,而 GLUE 用於NLP。

為了解決這個問題,來自微軟亞洲研究部,開發部和 Bing 的研究人員介紹了CodeXGLUE,這是基準資料集和程式碼智慧的開放挑戰。 它包括一組程式碼智慧任務以及一個用於模型評估和比較的平台。 CodeXGLUE 代表 CODE 的通用語言理解評估基準。 它包括14個資料集,用於 10 個多樣化的程式碼智慧任務,涉及以下場景:

  • code-code (clone detection, defect detection, cloze test, code completion, code refinement, and code-to-code translation)
  • text-code (natural language code search, text-to-code generation)
  • code-text (code summarization)
  • text-text (documentation translation)

下面給出了CodeXGLUE的簡要摘要,包括任務,資料集,語言,各種狀態下的大小,基準線系統,提供程式以及每個任務的簡短定義。 新引入了以藍色突出顯示的資料集。

為了讓參與者更容易,我們提供了三種基準線模型來支援這些任務,其中包括一個BERT 樣式的預訓練模型(在本例中為 CodeBERT),該模型可以很好地理解問題。 我們還包括一個 GPT 風格的預訓練模型,我們將其稱為 CodeGPT,以支援完成和生成問題。 最後,我們包括一個支援序列到序列生成問題的Encoder-Decoder框架。

提供了三個管線,包括CodeBERT,CodeGPT和Encoder-Decoder,使參與者很容易。

藉助 CodeXGLUE,我們尋求支援可應用於各種程式碼智慧問題的模型的開發,以提高軟體開發人員的生產率。 我們鼓勵研究人員參與開放的挑戰,以繼續在程式碼智慧方面取得進步。 展望未來,我們將把 CodeXGLUE 擴充到更多的程式語言和下游任務,同時透過探索新的模型結構,引入新的預訓練任務,使用不同型別的資料等來繼續推進預訓練的模型。

樣式編碼:用於影像到影像轉換的 StyleGAN 編碼器

我們提出了一個通用的影像到影像轉換框架 Pixel2Style2Pixel(pSp)。我們的pSp 框架基於一個新穎的編碼器網路,該網路直接生成一系列樣式向量,這些向量被饋入預訓練的 StyleGAN 生成器中,從而形成擴充的 W+ 潛在空間。我們首先證明我們的編碼器可以直接將真實影像嵌入W +,而無需其他最佳化。我們進一步介紹了一種專用的識別損失( identity loss ),它在輸入影像的重構中表現出提升的效能。我們證明 pSp 是一種簡單的架構,透過利用訓練有素的固定生成器網路,可以輕鬆地將其應用於各種影像到影像的轉換任務。透過樣式表示解決這些任務會導致一種不依賴區域性畫素到畫素( pixel to pixel )對應關係的全域性方法,並且透過樣式的重新取樣進一步支援多模式合成。值得注意的是,我們證明了可以訓練pSp 使面部影像與額葉姿勢對齊,而無需任何標記資料,為模稜兩可的任務(例如從分割圖生成條件臉部)生成多模式結果,並從相應的低解析度影象建構高解析度影像。

程式設計語言/程式庫

一個用於對 import 進行排序的 Python 實用工具/程式庫。

isort 是一個Python 實用工具/程式庫,用於按字母順序對 import 進行排序,並自動將其分成多個部分和類型。 它為提供了命令列實用程式,Python 程式庫和各種編輯器外掛,可快速對所有匯入進行排序。 它需要執行Python 3.6+,但也支援格式化 Python 2 程式碼。

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