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简化硬件开辟的五款机械进修东西

本文作者:FUTUREAI 2019-08-06 14:59
导语:简化硬件开拓的五款机器学习工具 基于AI的开拓工具可自动完成代码、检测代码漏洞,以致逝世成超卓的代码。 做者:布加迪编译前导发轫: 51CTO |2019-07-30 08:00 【51CTO.com快译】操纵机

简化硬件开拓的五款机器学习工具

基于AI的开拓工具可自动完成代码、检测代码漏洞,以致逝世成超卓的代码。

做者:布加迪编译前导发轫:51CTO|2019-07-30 08:00

简化软件开发的五款机器学习工具

【51CTO.com快译】操纵机器学习的开拓人员睁开的谈判大年夜多环抱着创建基于AI的利用法度战用于创建它们的工具:TensorFlow、PyTorch战Scikit-learn等。

但是机器学习借正正在别的一个圆里影响硬件开拓:经过历程新的开拓工具,那种工具操纵机器学习脚艺使编程更沉松、更下效。本文引睹了五个项沉闷 沉浸:三个商业项沉闷 沉浸、两个测验考试项沉闷 沉浸,它们让机器学习正正在开拓过程中为开拓人员所用。

Kite

Kite是一种代码完成工具,开用于大年夜多数主要的代码编辑器,它操纵机器学习脚艺正正在您敲键输进时挖写代码。

Kite操纵的机器学习模型是以那种举措 创建的:拿来GitHub上公开可用的代码,从中获得笼统语法树,将其做为模型的根抵。据Kite声称,那可以从代码的凹凸文战诡计(而没有由 是从文本)获得自动建议战自动完成。

眼下,Kite仅里背Python开拓人员,但支撑Go的服从正正正在开拓中。当然Kite最初只开用于Windows战MacOS用户,但现在它也支撑Linux。

2017年,Kite果处理用户数据不当 及改正里背Atom的autocomplete-python硬件包而正正在开源社区激起关注。那家公司已处置了那两个成就 ,声称Kite出有再将用户代码发回到云处事 器,而是正正在本地 实施统统处理,并大白承认 autocomplete-python硬件包是Kite倡导 的硬件包。

链接:https://kite.com/

Codota

Codota与Kite非常相似。它操纵机器学习模型,拿Java战Kotlin代码来熬炼,正正在您键进时为那些行语自动完成代码。与Kite一样,Codota操纵代码的语法树,而没有由 是文本,做为构建模型的数据。

与改版后的Kite不合 ,Codota操纵基于云的处事 来逝世成战供应推测。可是据该处事 的文档隐现,Codota实在没有 将用户代码支支到Codota处事 器,只支支 来自当前编辑的文件的多量凹凸文疑息,以便我们根据沉闷 沉浸前确当天 范围截至推测。

Codota开用于Windows、MacOS战Linux,但编辑器支撑仅限于IntelliJ、Android Studio战Eclipse(Luna或更下版本)。鉴于它专注于Java战Kotlin行语,那有其本理。该公司特别指出,支撑其他行语的服从正正正在开拓中,JavaScript排正正在第一位。(现在具有针对JetBrains JavaScript IDE:WebStorm的测试版支撑。)

免费版Codota操纵从免费得到的代码创建的推测。企业版可以操纵私有代码存储库来用于熬炼。

链接:https://www.codota.com/

DeepCode

DeepCode可以正正在AI的辅导下自动查抄代码,以检测暗藏的安然 漏洞。与Kite战Codota一样,DeepCode分析群众存储库中可用的代码以查找常睹情势。但DeepCode操纵那些情势来识别 安然 漏洞。

DeepCode专注于 污里分析 (taint analysis),必定用户输进正正在到达任何安然 关键里之前是如何处理的。假设已考据可否可以安然 传支,直接从用户输进到SQL查询的数据被视为 污里 ,激起警报。

DeepCode声称可以标题问题 独树一帜的宽峻弊端包含Web利用法度中常睹的安然 成就 :跨站脚本、SQL注进抨击打击、远程 代码实施战路子遍历抨击打击。

DeepCode的分析开用于GitHub战Bitbucket存储库,闭于开源项沉闷 沉浸或最多30名开拓人员的私有项沉闷 沉浸而止,它们出有需供任何费用。DeepCode借可用于扫描本地 代码托管(比如GitHub Enterprise),可讨与价沉闷 沉浸表。

链接:https://www.deepcode.ai/

微硬PROSE

PROSE的齐称是 操纵示例截至法度合成 。微硬的阿谁项沉闷 沉浸是用于从示例输进战输降生成代码的SDK。因此,PROSE阿谁工具包可用于构建推测编码工具,而它本身 出有是推测编码工具。

暗藏的PROSE利用范围包含经过历程示例转换文本(其中一个实现是微硬正正在Excel中的 Flash Fill 服从)、从文本文件中提取数据(比如日志分析)战推测文件把持 (比如经过历程示例将文本拆分白多列)。

链接:https://microsoft.github.io/prose/

Pix2code

Pix2code的理念听起来像科幻小讲。为Pix2code供应图形用户界里的屏幕截图,它会逝世成隐现 该GUI的代码。Pix2code操纵深度学习模型,操纵硬件随附的数据集截至熬炼,以逝世成Android XML、iOS Storyboard战HTML/CSS等格式的GUI。Pix2code是一个测验考试钻研项沉闷 沉浸( 仅供教导用途共享 ),因此用它完成的任何工作皆需供操纵该项沉闷 沉浸做为进一步开拓的根抵。

链接:https://github.com/tonybeltramelli/pix2code

本文标题问题:5 machine learning tools to ease software development,做者:Serdar Yegulalp

【51CTO译稿,合作站里转载请阐明本文译者战出处为51CTO.com】

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