Fine はクリスマスに 2 つの機能をリリースしました。2025 年は素晴らしいものになる予定です
わかりました。GitHub に接続して開発タスクを完了するスタートアップ向け AI コーディング エージェントは、AI サンドボックス と ライブ プレビュー をドロップしました。意味は次のとおりです:
Fine の AI エージェントは、タスクごとに固有のクラウド開発環境を使用して、コードベース内のファイルを編集/作成するための新しいブランチを作成します。これで、同じ開発環境でコードを実行できるようになり、IDE をロードする必要がなくなります。
コンソールでコードのコンパイルを確認し、エラーがある場合は、ログをコピーしてチャットに貼り付け、エージェントが修正できるようにします。
ライブ プレビューを開いて変更を視覚的に確認することもできます。プレビュー URL を同僚と共有してフィードバックを取得し、バックエンド作業については Postman などのツールを使用してテストします。
これが開発者にとって重要な理由
AI が仕様を取得してコードを書くだけでなく、コードを実行してテストし、仕様と比較して自ら修正できる世界を想像してみてください。 AI は、見た目が正しく、LLM のロジックにとって意味のあるコードを作成するだけでなく、それが実際に機能し、定義した要件を正確に満たしていることを検証します。
AI サンドボックスは単なるクラウド開発環境ではありません。これを実現するための次のステップです。
ライブ プレビューの現在のバージョンに関するフィードバックをもとに、私たちは間もなく、史上初の完全な自己評価、自己改善型 AI コーディング エージェントのリリースを目指します。
以上がコードを実行してテストする AI コーディング エージェントの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


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