mltype-gépelési gyakorlat a programozók számára

az mltype egy parancssori eszköz a gépelési készségek javításához. Ez egy apró mély tanulással történik.

ha rákattintott erre a bejegyzésre abban a reményben, hogy megtudhat valamit a statikus gépelésről, a megjegyzésekről vagy hasonlókról, ez nem a megfelelő cikk. A gépelés, amiről ebben a bejegyzésben beszélek, az a dolog, amit veled csinálsz billentyűzet. Vagy pontosabban

az írógéppel vagy számítógéppel történő írás művelete vagy készsége.

néhány hónappal ezelőtt úgy döntöttem, hogy megtanulom az érintéses gépelést! Tudom, mire gondolsz… ” gyorsabb gépíró vagy, mint korábban, és megérte a sok fájdalom?”Határozottan igent és igent mondanék. Azonban az internet tele van hasonló előtt és után beszámolók, és nem fogok írni még egy.

arról szeretnék beszélni, hogy nagyon meglepődtem, milyen kevés forrás áll rendelkezésre az érintéses gépelés gyakorlására programozási nyelvekkel. Egy gyors google-keresés után valószínűleg felfedezi a következő webhelyeket:

míg a fenti weboldalak több erős pont, hadd mutassam ki néhány hiányosság

• hiánya változékonyság és eleme a meglepetés
• Kézi kiválasztása forrás fájlokat és a megfelelő sorokat
• nem testreszabható
• nem szabad (typing.com)
• nem elég nerdy — nem lenne lehetséges a terminálon?

a fent említett okok miatt úgy döntöttem, hogy adok neki egy esélyt, és megírom a saját gépelési gyakorlatomat: mltype.

Mire jó?

röviden, ez egy parancssori eszköz (Pythonban írva). Neurális hálózatokat használ olyan szöveg létrehozására, amely programozási nyelvnek (vagy normál nyelvnek) tűnik. Ezenkívül nem gépi tanulási funkciókat is biztosít, például szöveg olvasását fájlból vagy szabványos bemenetből.

ha kíváncsi, hogy milyen “neurális hálózat” áll mögötte, akkor inkább arra ösztönözném Önt, hogy olvassa el (újra)Andrej Karpathy az ismétlődő neurális hálózatok ésszerűtlen hatékonyságát. az mltype többé-kevésbé ugyanazt csinálja a háttérben. Pontosabban, van egy karakterszintű nyelvi modell. Ez kiköpi a valószínűségi eloszlás a következő karakter adott előző karakterek. A legfontosabb, hogy megpróbálja elrejteni a komplexitás és unalmas részleteket a képzés és a következtetés a felhasználó. A szöveg létrehozása egy meglévő modellből és egy új modell betanítása egyaránt elvégezhető egyetlen paranccsal.

példák

az alábbiakban bemutatunk néhány példát a különböző programozási nyelvekre. Az összes modell, amely létrehozta őket, valamint sok más előképzett modell letölthető (lásd a README.md a GitHubon).

ki akarod próbálni?

ha többet szeretne tudni, és próbálja ki magát, keresse fel az alábbi linkeket!

github: https://github.com/jankrepl/mltype
dokumentumok: https://mltype.readthedocs.io/en/latest/