做了个代码神器,让你敲代码6到起飞, 代码开源给大家【人工智能/自然语言处理】(上)

本文涉及的产品
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
简介: 做了个代码神器,让你敲代码6到起飞, 代码开源给大家【人工智能/自然语言处理】(上)

✨ 一、要开发一个什么样的工具?

大家好, 我是uiu,目前大二在读


在学习编程的过程中一直有一个让我头疼的问题,那就是变量怎么命名? 函数怎么命名?


1.gif


每次为了解决这个问题都会花费掉不少的时间, 如何将中文意思能精简而又能直达其涵义的转译成英文命名,这更是一个另人头疼的问题


8ddffec4813a4a4d992186935fe34e0c.gif


前段时间接触到了 CODELF

1.png

如图, 确实很好用,但是对于我来说,检索速度和效果却有点差强人意, 例如我需要检索 获取用户数据 则检索不到

2.png

俗话说的好,靠别人不如靠自己, 经过苦思冥想之后,我觉得自己写一个程序, 来解决掉这个令人头疼的问题


为避免误会, 特此声明,开发这个程序的目的并不是为了要去替代CODELF,也并无贬低的意思



❤️ 二、代码神奇VARBook介绍

1.jpg

VARBook(变量本) 致力于帮助中文程序员提高英语编码能力,功能包括变量命名生成、英文注释生成、英语练习、开源项目智能推荐、代码分析等


英文变量名生成的原理是通过:深度学习+自然语言处理 技术实现的,当然了目前问题也有很多,每个版本讲会不断优化其算法


目前VARBook已经发布了第一个版本

3.png


快速访问 👉 https://varbook.uiuing.com/


GitHub仓库👉 https://github.com/uiuing/VARBook


VARBook Release v1.0.0 👉 https://github.com/uiuing/VARBook/releases/tag/v1.0.0



👓 三、怎么使用?

🕶️ 1、快速访问

点击这里快速访问 👉 https://varbook.uiuing.com/


遗憾的是,目前VARBook仅支持WEB访问,当然jetbrains plugins、VSCode的插件也在日程之中,请大家敬请期待


首页很简洁,没有一点广告

你只需要到输入框中输入你需要实现的变量名中文涵义即可


4.png


🕶️ 2、使用案例

例如你需要实现翻译为获取用户数据 的变量名,直接输入其中文涵义,然后回车即可

0.png

例如你需要实现翻译为 判断是否为真是数据 的变量名,直接输入其中文涵义,然后回车


5.png


👑 四、有什么特点

💡 1、为中文支持而生

你只需要到输入框中输入你需要实现的变量名中文涵义,其余的交给VARBook处理, 例如对于检索 判断是否为真是数据 的处理,将提取其中心涵义自动转译为精简的变量,根据不同的需求做不同的处理

6.png

当然,你也可以中英文混合检索,,VARBook也是支持的,VARBook会根据你定制化的需求来处理字符

7.png



💡 2、命名规范,多种选择

VARBook提供驼峰、串行等命名规范选择,根据你的不同需求来选择,并单独支持生成英文注释

并提供了不同规范适用的不同应用参考,解决您的纠结症


8.png




💡 3、急速响应

检索数据仅需一百毫秒左右即可出结果,在翻译与数据处理的阶段花了大量的的时间来优化性能,就是为了大家在检索时能够不用等待

9.png

具体速度受客户端的网络、性能、后台的并发量而影响



💡 4、智能复制

在使用VARBook时,只需要点击变量字符即可自动复制,并非基于相关适用范围的参考建议

10.png

当然,有时候我们在命名变量时会需要同时命名多个,所以在检索时会自动重复上一次的复制行为,减少操作,后续对于复制功能也会考虑添加快捷键的


11.png




📸 五、目前开发进度

由于学业原因,该项目进度可能会比较缓慢,但是每个版本都将认真对待



📸 TODO 期待2022年3月前完成

功能


  • 智能生成英文变量名
  • 智能生成英文注释
  • 智能复制
  • 英语练习
  • 全站使用统计


客户端


  • Web
  • Chrome浏览器插件
  • jetbrains plugins


目前距离2022年3月前完成度百分比

12.png






目录
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【自然语言处理】TF-IDF算法在人工智能方面的应用,附带代码
TF-IDF算法在人工智能领域,特别是自然语言处理(NLP)和信息检索中,被广泛用于特征提取和文本表示。以下是一个使用Python的scikit-learn库实现TF-IDF算法的简单示例,并展示如何将其应用于文本数据。
193 65
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【自然语言处理】python之人工智能应用篇——文本生成技术
文本生成是指使用自然语言处理技术,基于给定的上下文或主题自动生成人类可读的文本。这种技术可以应用于各种领域,如自动写作、聊天机器人、新闻生成、广告文案创作等。
43 8
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【人工智能】自然语言处理(NLP)的突破,关注NLP在机器翻译、情感分析、聊天机器人等方面的最新研究成果和应用案例。
自然语言处理(NLP)作为人工智能的一个重要分支,近年来取得了显著的突破,特别在机器翻译、情感分析、聊天机器人等领域取得了显著的研究成果和广泛的应用。以下是对这些领域最新研究成果和应用案例的概述,并附带相应的代码实例。
53 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 PyTorch
【NLP】讯飞英文学术论文分类挑战赛Top10开源多方案--6 提分方案
在讯飞英文学术论文分类挑战赛中的提分技巧和实现方法,包括数据增强、投票融合、伪标签等策略,以及加快模型训练的技巧,如混合精度训练和使用AdamW优化器等。
28 0
|
1月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 存储
【NLP】讯飞英文学术论文分类挑战赛Top10开源多方案–5 Bert 方案
在讯飞英文学术论文分类挑战赛中使用BERT模型进行文本分类的方法,包括数据预处理、模型微调技巧、长文本处理策略以及通过不同模型和数据增强技术提高准确率的过程。
26 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 自然语言处理
【NLP】讯飞英文学术论文分类挑战赛Top10开源多方案–4 机器学习LGB 方案
在讯飞英文学术论文分类挑战赛中使用LightGBM模型进行文本分类的方案,包括数据预处理、特征提取、模型训练及多折交叉验证等步骤,并提供了相关的代码实现。
25 0
|
1月前
|
数据采集 自然语言处理 机器学习/深度学习
【NLP】讯飞英文学术论文分类挑战赛Top10开源多方案–3 TextCNN Fasttext 方案
讯飞英文学术论文分类挑战赛中使用TextCNN和FastText模型进行文本分类的方案,包括数据预处理、模型训练和对抗训练等步骤,并分享了模型调优的经验。
22 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 数据挖掘
【NLP】讯飞英文学术论文分类挑战赛Top10开源多方案--2 数据分析
讯飞英文学术论文分类挑战赛数据集的分析,包括数据加载、缺失值检查、标签分布、文本长度统计等内容,并总结了数据的基本情况。
17 0
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术在自然语言处理中的应用
【9月更文挑战第17天】本文主要介绍了AI技术在自然语言处理(NLP)领域的应用,包括文本分类、情感分析、机器翻译和语音识别等方面。通过实例展示了AI技术如何帮助解决NLP中的挑战性问题,并讨论了未来发展趋势。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
AI技术在自然语言处理中的应用与挑战
【9月更文挑战第12天】本文将探讨AI技术在自然语言处理(NLP)领域的应用及其面临的挑战。我们将介绍NLP的基本概念、主要任务和应用场景,并分析当前AI技术在NLP中的局限性和未来发展趋势。通过实际案例和代码示例,我们将展示AI技术如何帮助解决NLP问题,并探讨如何克服现有挑战以实现更高效的自然语言处理系统。