编程神器来袭!无论你是编程新手还是老手,在编码过程中总会遇到一些难题。传统解决方法是通过论坛提问或谷歌搜索,但这需要在网页和编译器之间不断切换,即使使用大屏幕分屏也难以提高效率。

现在,一个名为codequestion的便捷编程问答工具可以解决这一问题。只要在终端中输入你的疑问,使用日常语言即可,无需像谷歌搜索那样复杂。

codequestion会立即提供详细的操作指南,实现直接在终端通过对话形式查询操作手册的便捷体验。
安装这个实用的工具并不复杂。最简单的安装方法是通过pip或PyPI:
pip install codequestion
或者,你也可以从Github克隆项目到本地:
pip install git+https://www.php.cn/link/e8d6b501bfa2981bd4c4a7a2eb822b28
请注意,安装codequestion需要Python 3.6或更高版本。对于Linux用户,可以直接运行项目,但Windows和Mac用户需要安装额外组件。
Windows用户需安装C++ Build Tools,地址为:
https://www.php.cn/link/2f93b699c738691d0b53d82ed1e25817
此外,由于PyTorch Windows的二进制文件不在PyPI上,安装时需要添加以下链接:
pip install txtai -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
对于Mac用户,安装前需要运行以下命令:
brew install libomp
安装完成后,你可以进行实例测试。首先,需要下载一个模型:
python -m codequestion.download
这个模型使用的是David Mezzetti开发的AI算法txtai,它支持构建文本索引、执行相似性搜索和创建基于提取式问题回答的系统。

作者还提供了预训练模型:
unzip cqmodel.zip ~/.codequestion
codequestion可以定制,目前仅支持Stack Exchange库中的问题,未来将扩展更多库。
完成模型安装后,可以通过以下命令运行测试:
mkdir -p ~/.codequestion/test/stackexchange wget https://raw.githubusercontent.com/neuml/codequestion/master/test/stackexchange/query.txt -P ~/.codequestion/test/stackexchange wget http://ixa2.si.ehu.es/stswiki/images/4/48/Stsbenchmark.tar.gz tar -C ~/.codequestion/test -xvzf Stsbenchmark.tar.gz python -m codequestion.evaluate -s test
测试结果显示,SE 300d词向量与BM25评分在这个数据集中表现最佳。

codequestion的AI驱动机制具有显著优势。首先,原始数据从Stack Exchange库的7z XML转储中处理,仅检索高分的问题和答案,并存储在名为questions.db的SQLite文件中。
其次,codequestion为questions.db建立句子嵌入索引,使用自定义的fastText模型对问题进行标记和解析,生成加权的句子嵌入,并使用BM25索引对词嵌入进行加权,提升标签标记的权重。
最后,查询时,codequestion将查询标记为句子嵌入,并通过Faiss索引进行相似性搜索,找到最相似的答案。

许多用户反馈,这个工具非常实用,特别是支持本地库中的问答机制,对有离线开发需求的程序员帮助很大。如果你觉得这个工具有用,不妨立即尝试使用。
参考链接&传送门:
Github地址:https://www.php.cn/link/e8d6b501bfa2981bd4c4a7a2eb822b28
C++ Build Tools安装地址:https://www.php.cn/link/2f93b699c738691d0b53d82ed1e25817
量子位之前介绍过的Linux命令行查询工具:https://www.php.cn/link/03ce0331cbd983f1689e1eea65561cac
以上就是编程神器来了!写代码、搜问题,全部都在「终端」完成!是时候入手了的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
 
                        
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