1.AI辅助编程插件：Sourcegraph Cody
2.手把手教你安装运行AI绘图Stable-Diffution-Webui（Mac OS篇）
3.aiimagegenerator怎么入库
4.Copilot是源码什么软件？
5.尝试了200个AI代码生成器，这47个是软件我觉得最好用的~~~从此再无编程小白！（第一期）
6.程序员必备的源码5类AI工具盘点

AI辅助编程插件：Sourcegraph Cody

       Sourcegraph Cody插件是一款免费的开源AI编码助手，提供代码编写、软件修复和自动完成功能，源码并能回答编码相关问题。软件出行源码Cody获取整个代码库的源码上下文，生成更好的软件代码，使用广泛的源码API、impl和习惯用法，软件同时减少代码混淆。源码虽然支持基本的软件聊天功能，但其专注于解决编程问题，源码不涉及与话题无关的软件对话。Cody适用于VS Code等开发工具，源码安装后需通过Sourcegraph账号授权。

       以下是Cody插件的安装和使用步骤：

       1. 访问Cody官网获取安装指导。

       2. 插件安装后需授权，对于VS Code用户，通过登录Sourcegraph账号即可使用。

       3. 对于其他IDE如IDEA，需安装插件后在设置中输入Access tokens。在Sourcegraph官网创建新的token密钥，保存到IDEA的Cody设置中。

       4. 使用Cody时，只需输入代码问题或请求解释，如解释源码类的方法。

       Cody插件提供免费使用，相比其他非官方插件，其功能和价值较高，适合编程人员作为日常辅助工具。通过集成Cody，可以提高代码开发效率，解决编程问题，推荐给广大编程爱好者和专业人士使用。

手把手教你安装运行AI绘图Stable-Diffution-Webui（Mac OS篇）

       AI绘图领域的热门工具stable-diffusion-webui是Mac用户首选的本地运行平台。由于其开放性、灵活性和高效性，我们将在本文中详细指导你在Mac M1或M2系统上安装并运行它，满足粉丝对新功能的需求。

       首先，确保你的设备配置：Mac M1或M2，内存8GB以上，至少GB可用硬盘，GB更佳，且内外网访问流畅。接下来，按步骤操作：

       在Terminal中安装Homebrew，如果已安装，则跳过。

       通过命令行安装Python和Git。

       从GitHub克隆stable-diffusion-webui的源代码。

       下载基础模型，如stable diffusion 2.0的-v-ema.ckpt。

       在launch.py文件中配置国内镜像下载GFPGAN等依赖。股票撮合交易源码

       运行webui.sh启动应用，可能需要一段时间下载插件。

       访问本地URL .0.0.1:，通过浏览器打开稳定扩散webui界面。

       遇到问题时，可参考常见问题解答：

       免费使用，无需付费，无nsfw限制，无排队等待。

       关闭电脑后重开，重复上述步骤即可。

       网络问题检查网络连接，如遇下载错误，按指导修改launch.py。

       提高绘图质量，可通过下载更多模型包和优化提示词。

       切换模型：下载并替换checkpoint文件，刷新选择新模型。

       优化速度：调整图像大小，关闭hirex.fix，减少后台占用。

       想深入了解提示词编写和更高级功能，后续文章会详细介绍。如有任何疑问，可参考我们的其他教程。

       我们已经分享了多个教程，包括Windows和Mac的本地部署方法，以及如何使用Waifu Diffusion。继续探索，掌握AI绘画的魅力吧！

       

参考资料：

Bilibili教程链接

aiimagegenerator怎么入库

       1. 可以通过以下步骤将aiimagegenerator入库。

       2. 首先，将aiimagegenerator的文件或代码导入到你所使用的开发环境中。这可以通过下载aiimagegenerator的源代码或使用包管理工具来完成。 导入aiimagegenerator的文件或代码是将其引入到你的项目中的第一步，这样你才能够使用它的功能和特性。

       3. 接下来，根据你所使用的数据库类型，创建一个新的数据库或选择一个已有的数据库来存储aiimagegenerator的数据。 aiimagegenerator可能需要存储一些数据，例如图像生成的参数、结果等，因此需要一个数据库来进行存储和管理。

       4. 在数据库中创建一个适当的表或集合来存储aiimagegenerator的数据。这个表或集合的结构应该与aiimagegenerator的数据模型相匹配。 为了能够有效地存储和检索aiimagegenerator的数据，需要定义一个合适的数据结构，以便于对数据进行管理和操作。

       5. 使用适当的方法或工具将aiimagegenerator的数据插入到数据库中的相应表或集合中。 将aiimagegenerator的数据插入到数据库中是将其真正存储起来的关键步骤，这样你就可以在需要的时候进行查询和使用。

       6. 最后，确保你的应用程序或系统能够正确地连接到数据库，并能够使用aiimagegenerator的红杏视频app源码数据进行相应的操作和功能。 入库只是将aiimagegenerator的数据存储到数据库中的一部分过程，你还可以进一步优化和扩展这个过程，例如添加数据校验、索引等，以提高数据的完整性和检索效率。

       要将aiimagegenerator入库，首先需要下载并安装aiimagegenerator的软件包或库文件。然后，在你的项目中导入该软件包或库文件的相关模块。

       接下来，根据官方文档或使用说明，编写代码实现对aiimagegenerator的调用和使用。

       在代码中，你需要配置相应的参数，例如输入、生成的类型、样式等。

       最后，编译运行你的项目，确保代码没有错误并能够成功生成和输出。通过这样的步骤和过程，你就能够成功将aiimagegenerator引入到你的项目中，实现相关的图像生成功能。

       1. 入库

       2. aiimagegenerator可以通过以下步骤进行入库：首先，将aiimagegenerator的软件安装到计算机上，并确保系统满足软件的运行要求;然后，根据软件提供的指引，选择要入库的文件或者通过摄像头进行实时拍摄;接下来，使用软件提供的功能和选项对进行处理和编辑，以满足入库的要求;最后，将处理好的保存到指定的数据库或者图库中，完成入库操作。

       3. 值得注意的是，aiimagegenerator的入库过程可能因具体的软件版本和使用环境而有所差异，可以参考软件的官方文档或者向相关技术支持人员咨询，以获得更准确和详细的入库指导。此外，入库的选择和处理也需要根据具体的应用场景和需求进行调整和优化，以获得更好的效果和使用体验。

       要将aiimagegenerator入库，首先需要确保你已经安装了aiimagegenerator的软件包或库。

       然后，你需要创建一个数据库，并在其中创建一个表来存储生成的图像数据。

       接下来，你需要编写代码来连接到数据库，并将生成的图像数据插入到表中。你可以使用适当的SQL语句来执行插入操作。

       最后，你可以使用查询语句来检索和使用存储在数据库中的图像数据。

       确保在插入和检索图像数据时，使用适当的编码和解码方法，以确保数据的完整性和正确性。

       要将aiimagegenerator入库，c+截图+源码首先需要确保已经安装好了所需的开发环境和依赖库，然后可以通过以下步骤来完成入库：

       1. 首先，从源代码仓库或官方网站上下载aiimagegenerator的源代码。

       2. 解压源代码，并进入该目录。

       3. 打开终端或命令提示符，切换到该目录下。

       4. 运行适当的命令来构建和编译aiimagegenerator的代码。

       5. 确保所有依赖项都已正确安装，并通过运行测试来验证安装的正确性。

       6. 如果一切正常，将生成的库文件(.dll、.so或.dylib)复制到你计划使用aiimagegenerator的项目中。

       7. 最后，确保在使用aiimagegenerator的代码中正确引用和调用库文件，并将其链接到你的项目。请注意，具体的步骤可能因aiimagegenerator的版本和所使用的开发环境而有所不同。因此，建议查阅官方文档或开发者指南，以获取更详细和准确的安装指南。

Copilot是什么软件？

       Copilot预览版是一个基于人工智能的编程助手，它能够为开发者在编写代码时提供实时的建议和自动补全功能。

       Copilot预览版，作为微软推出的一款AI编程工具，标志着人工智能在软件开发领域的又一重要应用。这个工具的设计初衷是帮助开发者提升编程效率，减少重复性的编码工作，从而让开发者能够更专注于解决复杂的逻辑问题。

       从技术层面来看，Copilot预览版采用了先进的大型语言模型（LLM）技术，这种技术能够学习和理解大量的源代码，并根据开发者的输入来预测接下来可能要编写的代码。例如，当开发者在编写一个函数时，Copilot能够根据函数名、参数列表和已编写的部分代码，来预测函数的功能，并给出相应的代码建议。

       除了代码建议外，Copilot预览版还具备自动补全功能。这意味着在开发者输入代码的过程中，Copilot能够根据上下文来自动补全代码片段，从而加快编码速度。比如，在开发者输入一个对象名后，Copilot能够自动补全该对象的属性和方法，让开发者无需手动输入。

       在实际应用中，Copilot预览版可以作为一个插件集成到各种主流的集成开发环境中（IDE），如Visual Studio Code等。这样，开发者就可以在编写代码的过程中，直接使用Copilot提供的君q助手源码建议和自动补全功能，从而大大提高编程效率。

       总的来说，Copilot预览版是一个强大的编程助手，它利用人工智能技术为开发者提供了便捷的代码建议和自动补全功能。这不仅能够帮助开发者减少重复性的编码工作，还能够让开发者更加专注于解决复杂的逻辑问题，从而提升软件开发的整体效率。

尝试了个AI代码生成器，这个是我觉得最好用的~~~从此再无编程小白！（第一期）

       Codeium 是一种人工智能驱动的代码完成工具，旨在简化编码过程。支持 多种语言并与流行的 IDE 集成，减少样板代码，查找和使用 API，并生成单元测试。允许开发人员以自然语言键入注释以完成代码，被 Adobe、Dropbox、IBM、Pinterest、Salesforce 和 Tesla 等顶级公司信赖，且免费使用。

       Safurai 是一个基于 AI 的 IDE 扩展，帮助开发人员进行编码、调试和重构。充当虚拟助手，为软件开发过程中可能出现的任何问题提供解决方案和建议，改进工作流程和代码质量。

       GitFluence 是一种人工智能驱动的解决方案，帮助用户快速找到适合其特定需求的正确 git 命令。易于使用的网络应用程序，输入所需 git 操作的描述并接收相关命令建议，省时省力。

       Phind 是专为开发人员设计的人工智能搜索引擎，可定制搜索，探索功能，提供 AI 驱动的相关主题和增强搜索结果的建议，还有 Surprise Me 功能随机选择主题供用户发现和探索。

       Cron AI 是一种人工智能驱动的 cron 表达式生成器，简化 cron 作业的创建。易用性，快速将输入的单词转换为 cron 表达式以设置 cron 作业，效率高，减少创建 cron 作业所需的复杂性和时间。

       Amazon CodeWhisperer 是一项由机器学习 (ML) 提供支持的服务，根据开发人员在集成开发环境 (IDE) 中以自然语言和代码发表的评论生成代码建议，提高开发人员的工作效率。

       AI CLI 是开源 GPT -3 Powered CLI，当前提示长度为 ~ 个令牌，1K 令牌的 text-davinci- 定价为 0. 美元，即 ~0. 美元/命令，考虑通过微调改善响应并降低每条命令的成本。

       Bito 是一款由 AI 驱动的代码助手，帮助开发人员自动执行任务并将生成代码的速度提高 倍。生成代码、构建单元测试、创建代码注释、解释新代码以及检查安全漏洞，适用于 AppCode、GoLand、IntelliJ、PyCharm、PhpStorm、Rider、RubyMine 和 WebStorm，注重用户隐私，从不存储或复制代码，始终对数据和日志进行加密。

       Google Colab Copilot 是一款旨在自动化 Google Colab 工作区、简化用户体验的工具。在 Google Colab 上无缝实施，轻松设置，便捷激活，满足数据科学家、研究人员和开发人员的需求。

       Codium 是一种人工智能工具，帮助开发人员更快地编写测试并在部署前发现错误。分析源代码、文档字符串和注释以生成有意义的测试，提供测试建议，侧重于边缘情况和方法参数以确保准确性。

       Code GPT 是一个 VS 代码扩展，具有 StackOverflow 支持、解释、重构、文档、查找问题和单元测试等优秀功能。

       Arduino 代码生成器 是一种人工智能工具，为 Arduino 兼容板自动执行代码生成过程。利用 GPT-3 算法快速生成代码，节省用户时间，提供有关 Arduino 项目的零件、组件和教程的建议，允许用户直接从网站购买零部件。

       Hacker AI 是一种由人工智能驱动的代码审计工具，旨在识别和修复源代码中潜在的安全漏洞。扫描源代码以查找安全问题，帮助组织检测和修复漏洞以防止网络攻击，测试期间免费，无需创建帐户，用户在 分钟内收到漏洞报告。

       Refraction 是一种基于 AI 的代码改进工具，简化开发过程。适用于 C#、C++、Go、Java、JavaScript、TypeScript、PHP、Python、R Lang、Ruby 和 Swift，自动重构和测试，代码解释、语言转换、硬编码文字分离和样式检查。

       Maverick 是一种由 AI 提供支持的代码完成工具，基于 Yurts，专注于在不接触任何 API 或知识库的情况下在本地机器上提供最佳代码完成。

       Buildt AI 是一种基于人工智能的代码库搜索工具，简化开发人员的代码管理。使用自然语言搜索快速准确地查找、生成和替换代码片段，生成新代码、重构现有代码、扩展功能以及删除遗留或重复代码，添加或更新依赖更改，支持 Javascript 和 Typescript，未来计划支持 + 语言。

       CodeGeeX 是一个拥有 亿参数的大规模多语言代码生成模型，在超过 种编程语言的大型代码语料库上进行预训练，支持 种以上的代码生成和翻译编程语言。

       Programming Helper 是一种人工智能工具，协助完成各种编程任务。从文本描述生成代码、SQL 命令、HTML 和 CSS，将代码翻译成任何编程语言并用通俗易懂的英语解释代码，修复无效代码、生成测试并向代码添加类型，创建正则表达式、查找 Git 命令、获取 Linux 命令以及根据描述生成元标记，提供编程相关问题的解答。

       CodeAssist 是一个人工智能聊天机器人界面，专为在 Jetbrains IDE 和 Visual Studio Code 中编程而设计。与聊天机器人交流，就像与人交谈一样，允许它查看和修改代码，根据用户的代码库生成代码完成，考虑代码库其他部分的文件和函数/类，适用于所有流行的编程语言，提供更集中的响应。

       Clippy AI（VS 代码扩展）是 OpenAI Codex 的简单包装器，允许您向 Codex 发送您的当前文件以及一些纯文本英语说明，然后它会在您的编辑器中打开一个差异视图，以便您可以轻松查看建议的更改并接受或拒绝它们。

程序员必备的5类AI工具盘点

       在软件开发领域，人工智能技术正在飞速发展，推动了创新和进步。从代码生成到自动化测试，AI工具正在改变软件开发的方式和未来。以下将为您盘点软件开发领域中最具创新性和影响力的5类AI工具。

       一、编程辅助AI工具

       1. GitHub Copilot：由GitHub与OpenAI合作开发的智能代码补全和生成工具，与程序员常用的代码编辑器无缝集成，超过数百万人在使用。

       2. CodeGeeX：国内人工智能公司智谱AI开发的免费AI编程工具，支持多种编程语言，实现代码的生成与补全、自动添加注释、代码翻译以及智能问答等功能。

       3. Codeium：基于AI技术构建的AI代码编程工具，提供代码自动补全和搜索功能，帮助开发人员更快、更高效地编写代码。

       二、代码Review AI工具

       1. DeepSource：自动代码审查和分析工具，支持多种编程语言，提供静态代码分析规则，检测潜在的代码错误、安全漏洞和代码风格问题。

       2. DeepCode AI：基于AI的代码审查工具，使用机器学习算法分析代码库，识别潜在的安全漏洞、错误风险和性能问题。

       三、代码测试AI工具

       1. CodiumAI：AI代码测试和分析工具，智能分析开发者编写代码、文档字符串和注释，提供测试建议和提示。

       2. Testim：基于AI的现代UI测试工具，提供快速、低代码编写和代码定制功能，自愈式人工智能定位器，以及用于高效扩展质量程序的TestOps工具。

       四、代码重构AI工具

       1. Sourcery：自动代码重构工具，分析代码并自动应用一系列重构模式和最佳实践，提高代码的可读性、性能和可维护性。

       五、代码阅读AI工具

       1. Cursor：AI代码生成工具，自动生成高质量的代码，也可用于阅读项目源代码。

       更多AI工具请点击InteHub AI工具导航网（）查找。

OpenAI 开源的免费 AI 语音转文字工具 - Whisper，一步一步本地部署运行

       OpenAI 推出的开源免费工具 Whisper，以其出色的语音识别功能吸引了不少关注。这款模型不仅能够进行多语言的语音转文本，还能进行语音翻译和语言识别，实用价值极高。市面上许多语音转文字服务如讯飞语记等都收费，而Whisper作为开源选择，无疑是一个经济实惠且性能强大的解决方案。

       想在本地体验Whisper，首先需要为Windows设备安装ffmpeg和rust。ffmpeg可以从ffmpeg.org下载并配置环境变量，而rust则可以从rust-lang.org获取并确保命令行可用。接着，创建一个python虚拟环境，安装Whisper所需的依赖库。

       运行Whisper的过程相当直接。通过命令行，只需提供音频文件如"Haul.mp3"，并指定使用"medium"模型（模型大小从tiny到large递增）。首次运行时，Whisper会自动下载并加载模型，然后开始识别并输出文本，同时将结果保存到文件中。如果想在Python代码中集成，也相当简单。

       如果你对此技术感兴趣，不妨亲自尝试一下。项目的源代码可以在github.com/openai/whisper找到。这不仅是一次AI技术的体验，还可能开启语音转文字的新篇章。更多详情可参考gpt.com/article/的信息。

       标签推荐：#AI技术 #OpenAI开源 #Whisper模型 #语音转文字 #ChatGPT应用

Autoware.io源码编译安装

       要编译安装Autoware.io，首先请确保已安装ROS1，如Ubuntu .版本的Melodic。以下步骤将指导你完成依赖安装及源码编译过程。

       安装依赖

       1. 对于CUDA的支持（可选但建议），你需要下载CUDA .0，链接位于developer.nvidia.com/cuda。安装时，遇到驱动安装询问时选择n，后续步骤默认安装即可。

       2. 安装cudnn，从developer.nvidia.com/rd...获取并进行安装。在cuda目录下进行软链接配置，并通过验证测试。

       其他依赖安装

       3. 安装eigen3.3.7，接着是opencv3，安装时需先安装依赖库，然后解压、配置和编译。

       源码下载与编译

       4. 创建新的工作区，下载并配置工作区，然后下载Autoware.ai源码。

       5. 使用rosdep安装依赖库，有CUDA版本和无CUDA版本两种编译方式。

       测试与问题解决

       6. 下载并运行demo，可能遇到的问题包括编译错误和链接问题。

       问题1：calibration_publisher报错，需修改CMakeList.txt文件。

       问题2：ndt_gpu编译错误，需替换Eigen3Config.cmake文件中的版本信息。

       问题3：opencv链接问题，需要检查和调整。

       问题4：rosdep更新慢，可通过修改源码和配置文件解决。

       问题5：runtime manager花屏，需安装wxPython 4.和libsdl1.2-dev。

       通过上述步骤，你应该能够成功编译并测试Autoware.io。如有任何疑问，查阅官方文档或社区论坛寻求帮助。

这个网站真的太香了！居然可以免费使用AI聊天工具和“智能AI聊天助手”项目源码！！！

       在AI技术日益盛行的今天，许多开发者都在寻找免费且好用的AI工具。我经过三个月的探寻，终于发现了一个宝藏网站——云端源想！它不仅提供免费的AI聊天工具，还有令人惊喜的项目源码可以领取，对于编程新手和进阶者来说，简直是福音！

       这个网站近期已正式上线，我强烈推荐的原因有三：首先，免费AI聊天工具和源码的双重福利，对于需要项目实战和提升技能的开发者来说，就像是及时雨；其次，网站的“微实战”版块提供了针对性强、价格亲民的项目实战项目，如商城支付功能，能快速提升开发效率；再次，智能AI工具中的问答功能尤其实用，能帮助解决写代码时的难题。

       在社区动态中，你可以找到休息时的轻松分享，而在编程体系课部分，虽然与其他网站相似，但云端源想的提炼知识点设计使得学习更加有针对性。在线编程功能则提供了协作开发的平台，而论坛则汇集了高质量的技术文章，供你参考和学习。

       总的来说，云端源想网站不仅提供了丰富的免费资源，还通过实用的工具和学习资源，帮助开发者提升技能，是值得推荐的工具平台。别犹豫，赶快通过下方链接去体验这个网站的福利吧！