微软使用 GPT-3 让你可以用自然语言编码 微软现在正在其无代码/低代码的 Power Apps 服务中使用 OpenAI 的大规模 GPT-3 自然语言模型，将口语文本翻译成其最近发布的 Power Fx 语言的代码。当然，你不可能在只使用自然语言的情况下开发出一个大应用，目前只是将一些低代码开发进一步转变成无代码开发。 低代码/无代码开发只能用在某些不那么严肃的领域，我认为它甚至不能起到比脚

JavaScript 前端工具的生态系统充满着变数和竞争，且只有最好的工具才会存活下来。 生产中使用的代码与开发中的有所不同. 在生产中，我们需要构建一些能运行得够快、能管理各种依赖关系、能自动执行任务、能加载外部模块等功能的包。而那些将开发中的代码转为生产代码的 JavaScript 工具我们就称之为 构建工具。 我们可以通过各个构建步骤以及其重要性来解释前端代码需要被“构建”的原因。 前端代码

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了解有关项目编程语言的详细信息。 近来，GitHub 添加了一个小指标来展示项目的细节，包括项目使用的编程语言。在这之前，对一个新的贡献者来说，了解他们感兴趣的项目的信息是较为困难的。 这个补充很有帮助，但是如果您想知道有关本地存储库中项目的相同信息该怎么办呢？ 这正是 Tokei 派上用场的地方。这是一个当你想和精通不同语言的人想要构建一个项目时可以告诉你项目的代码数据的特别有用的工具。 探索

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你不需要知道如何写或读代码就可以编译它。 安装软件的方法有很多，但开源让你有了一个其他地方所没有的选择：你可以自己编译代码。编译源代码的经典三步流程是： $ ./configure $ make $ sudo make install 由于有了这些命令，你可能会惊讶地发现，你不需要知道如何写代码，甚至不需要读代码就可以编译它。 安装用来构建软件的命令 由于这是你第一次进行编译，所以有一个一次性的准

下次当你为控制台输出的格式而苦恼时，请参考这篇文章及其速查表。 我写文章主要是为了给自己写文档。我在编程时非常健忘，所以我经常会写下有用的代码片段、特殊的特性，以及我使用的编程语言中的常见错误。这篇文章完全切合我最初的想法，因为它涵盖了从 C++ 控制台格式化打印时的常见用例。 像往常一样，这篇文章带有大量的例子。除非另有说明，代码片段中显示的所有类型和类都是 std 命名空间的一部分。所以当你阅

使用 setuptools 来向用户交付 Python 代码。 你花了几周的时间来完善你的代码。你已经对它进行了测试，并把它发送给一些亲近的开发者朋友以保证质量。你已经将所有的源代码发布在 你的个人 Git 服务器 上，并且从一些勇敢的早期使用者收到了一些有用的错误报告。现在你已经准备好将你的 Python 代码提供给全世界。 就在这时你遇到一个问题。你不知道如何交付产品。 将代码交付给它的目标用

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新的插件可以防止从网上复制代码 JetBrains 发布了一个 AntiCopyPaster 开源插件，可以防止复制和粘贴代码。研究人员观察到，虽然“复制和粘贴构成了编写代码的一个重要部分”，但这样做会导致代码维护、安全问题和许可证问题。由于开发者倾向于抄袭，有很多重复的代码在四处飘荡。截至 2017 年，GitHub 上约有 70% 的代码 来自复制的文件。AntiCopyPaster 会监控

开源硬件现在是一个独立领域，并且正在快速的成长中。 在软件行业中，各种类型的程序员写代码的职业已经变得很普遍，这些代码通过开源许可证发布到公共场所。业界的猎头们通常要求查看这些代码来审查未来员工候选人。那些将自己职业生涯专注在开源项目开发的人得到了回报。从 payscale.com 网站得知，Linux 系统管理员的收入比 Windows 管理员要高，这表明从事开源软件领域可以获得更高的报酬和更稳

事实上，有无穷无尽的方法来为开源做贡献，其中一个简单的方法就是回答我们的投票问题。 你是如何参与开源贡献的呢？我们组织了一个投票，结果如下： 提交错误报告 - 67 票（35%） 解答用户的问题 - 39 票（20%） 写作（指南、故事、文档等） - 73 票（38%） 其他 - 12 票（6%） 我的第一次开源贡献可以追溯到 20 世纪 80 年代中期，当时我们的机构第一次连上了 UseNet，

通过理解和使用 JVM 以及 JVM 参数，开发人员和最终用户都可以诊断故障并且提高 Java 应用程序的性能。 当你在编写源代码时，你是在编写人类可以阅读的代码。在将代码编译成机器语言之前，计算机无法执行它。机器语言是一个通用术语，指的是特定机器所需的任意数量的语言。通常，如果你在 Linux 上编译代码，它只能 Linux 上运行；如果你在 Windows 上编译代码，它就只在 Windows

在当今快节奏的数字世界中，机构们使用低代码/无代码（LC/NC）应用来快速构建新的信息系统。本文将介绍 PyCaret，这是一个用 Python 编写的低代码机器学习库。 PyCaret 是 R 编程语言中 Caret（ 分类和回归训练 Classification And REgression Training 的缩写）包的 Python 版本，具有许多优点。 提高工作效率： PyCaret 是

懒人程序员们可以付费使用 AI 代写“作业”了 GitHub 宣布它的 AI 编程助手 Copilot 将开放付费使用，开发者可支付月费 10 美元或年费 100 美元。核实过的学生和流行开源项目的维护者可免费使用。Copilot 使用公开的代码库进行训练，在开发者写代码时根据函数名等上下文自动补完后续代码。很多时候 Copilot 补充的是公开代码库中代码片段的拷贝，在设置中提供了一个选项可以关

学习为什么 Python 中的可观测性很重要，以及如何在你的软件开发生命周期中实现它。 你写的应用会执行很多代码，而且是以一种基本上看不到的方式执行。所以你是怎么知道： 代码是否在运行？ 是不是在正常工作？ 谁在使用它，如何使用？ 可观测性是一种能力，可以通过查看数据来告诉你，你的代码在做什么。在这篇文章中，主要关注的问题是分布式系统中的服务器代码。并不是说客户端应用代码的可观测性不重要，只是说客

你们好！我一直在编写一本关于调试的杂志（这是 目录的初稿）。 作为其中的一部分，我认为阅读一些关于调试的学术论文可能会很有趣，上周 Greg Wilson 给我发了一些关于调试学术研究的论文。 其中一篇论文（《建立一个调试教学的框架[付费墙]》）对我们有效调试所需的不同种类的知识/技能进行了分类，我非常喜欢。它来自另一篇关于故障排除的更一般性的论文：《学会排错：一个新的基于理论的设计架构》。 我认

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