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Nginx反向代理OpenAI API
  •   更新:2023-06-05 10:16:11
  •   首发:2023-04-30 11:59:48
  •   教程
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在本教程中,我们将介绍如何使用Nginx反向代理访问OpenAI API,并提供相应的测试方法。主要目标是保证Server-sent events (SSE)类型响应的流畅输出,从而提供良好的用户体验。

在Windows平台上使用C++执行外部命令的两种方法
  •   更新:2023-05-27 00:20:32
  •   首发:2023-05-27 00:20:32
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在本文中,我将向大家介绍如何在Windows平台上使用C++执行外部命令。我们将探讨两种不同的方法,并对它们进行比较和描述。当我们需要在程序中集成其他应用程序或运行脚本时,这两种方法都非常有用。

在详细讲解这两种方法之前,让我们先了解为什么我们需要在C++程序中执行外部命令。有时,我们需要与其他进程进行交互,例如运行一个脚本、启动一个新进程或收集系统信息。在这些情况下,执行外部命令可以帮助我们轻松地完成这些任务。

现在让我们开始深入了解这两种方法。

C++ LLVM生成测试覆盖率
  •   更新:2023-05-25 17:13:13
  •   首发:2023-05-25 17:13:13
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测试覆盖率是衡量软件测试质量的一个重要指标,它表示在运行测试用例时,被执行到的代码占总代码数的百分比。通过测试覆盖率,我们可以评估测试集对源码的覆盖程度及潜在漏洞。

本文将介绍两种使用LLVM实现C++测试覆盖率的方法:

  • 方案1 使用lcov和llvm-cov将gcda文件转换为lcov.info文件。
  • 方案2 使用grcov。
Rust单元测试完成后自动执行覆盖率测试
  •   更新:2023-05-25 16:23:34
  •   首发:2023-05-22 16:54:39
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在本文将探讨如何在Rust项目中自动完成单元测试并执行覆盖率测试。我们将使用rust-analyzer插件、配置.vscode/settings.json文件以及编写一个Python脚本变相实现cargo命令的hook。最终效果按下“Run Test”按钮后自动完成单元测试及覆盖率测试,实现搭配Coverage Gutters插件实时显示覆盖率结果。

rusttest.png

小米音频眼镜与Bose音频眼镜实际体验
  •   更新:2023-05-15 13:18:27
  •   首发:2023-05-13 20:03:32
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作为一个对VR、AR和可穿戴设备充满浓厚兴趣的人,我一直关注着这些领域的发展。本人有耳朵方面的小问题,受医生建议不要长时间佩戴耳机,因此音频眼镜对我来说属于刚需。在此次评测中,我将从音质、漏音、便携性、续航、蓝牙功能、通话质量、佩戴舒适度、外观、防水等级、充电线、操作体验等方面对Bose音频眼镜和小米音频眼镜进行分析并比较。

Bose智能音频眼镜2020年8月14日购于线下官方店,佩戴2年9个月。

小米音频眼镜官方名称叫做MIJIA智能音频眼镜,购于小米有品众筹。2023年5月1日收到货,佩戴13天。

买小米眼镜的原因是Bose眼镜续航太短,听歌3个小时就没电了,只能用一个早上,所以买小米的轮班。

小米与Bose合拍

CUDA Toolkit 11.7、11.8与12.1官方下载地址
  •   更新:2023-05-14 16:05:28
  •   首发:2023-05-14 16:02:16
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随着GPU计算能力的不断提升,CUDA(Compute Unified Device Architecture)已经成为了并行计算领域必不可少的工具。NVIDIA推出新版本的CUDA Toolkit时,开发者需要关注其下载地址。本文将向大家介绍CUDA Toolkit 11.7、11.8和12.1的官方下载地址。

  1. CUDA Toolkit 11.7: https://developer.nvidia.com/cuda-11-7-0-download-archive
  2. CUDA Toolkit 11.8: https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive
  3. CUDA Toolkit 12.1: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
AI谈编程语言(Rust、Go、TS、Python)
  •   更新:2023-05-12 00:22:56
  •   首发:2023-05-12 00:22:56
  •   互联网
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在ChatGPT等AI大模型流行前2年,我的代码就已经有超过50%是AI辅助编程情况下完成的。之所以AI编程有那么大的占比,是因为我的开发基于低代码DSL,编程过程中存在很多“套路”,因此我的开发效率通常是同类型任务开发者的2-6倍(效率与具体工作内容密切相关)。

AItabnine.jpg

上图为2022年使用Tabnine辅助编程中,AI自动完成的代码占比情况。

由于ChatGPT对中文注释的理解能力更强,目前我已经由团队版Tabnine切换为Github免费提供给我使用的Github Copilot,效率只增不减。

现今AI辅助编程大行其道,我们再也不用纠结于专精某一门编程语言了。毕竟编程语言设计之初就是为了人类更好的和计算机沟通,如今很多事情可以在AI帮助下快速完成,在掌握主流算法和基础数据结构的基础上,我们可以自由选择对应场景所适合的编程语言,提高效率的同时最大化利用语言优势。

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