Kite 是一个由人工智能驱动的编程助手，帮助你在编辑器/ IDE 内更快地编写代码。Kite 通过节省你的键盘敲击次数并在正确的时间向你显示正确的信息来帮助你更快地编写代码。
Kite 适用于所有主要的编程语言：Python、Java、Go、PHP、C/C#/C++、Javascript、HTML/CSS、Typescript、React、Ruby、Scala、Kotlin、Bash、Vue 和 React。
特点
- 由机器学习提供的补全功能
- Kite 的代码补全由机器学习模型驱动，该模型在超过 2500 万个开源代码文件上进行了训练。Kite 在本地运行，你的的代码是私有的，不会离开你的机器。
- 即时代码文档
- 获取光标下的即时文档，从而节省搜索 Python 文档的时间（尚不能用于 JavaScript 文档）
要求
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macOS 10.11 以上、Windows 7 以上或 Linux
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Visual Studio Code v1.28.0 及以上/ Vim 8 或 Neovim/ IntelliJ 2021.1 及以上（根据使用的编辑器和 IDE，在版本支持上有所差别）
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Kite 引擎
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“I really love the line-of-code completions in the new kite.com”，Python之父Guido van Rossum这样评价这款工具。这是一款基于人工智能的Python编码自动补全工具，起初，我对这款工具并不看好，直到我使用一段时间之后，才不由得感叹–“这款工具太牛了”，有了它，就可以摆脱繁琐的插件配置、摆脱臃肿的IDE。 “AI自动补
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一、相关概念 1.RPC（Remote Procedure Call）远程过程调用 https://www.jianshu.com/p/7d6853140e13 在微服务的设计中，一个服务A如果访问另一个Module下的服务B，可以采用HTTP REST传输数据，并在两个服务之间进行序列化和反序列化操作，服务B把执行结果返回过来。 由于HTTP在应用层中完成，整个通信的代价较高，远程过程调用中直接
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1、模型数据 Hugging Face – The AI community building the future. 2、谷歌github Meta Research · GitHub 3、deit GitHub - facebookresearch/deit at colab 4、SAM GitHub - IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything: Ma
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Kubernetes 在人工智能领域的应用。 TBD kubeflow - Kubernetes 机器学习工具箱
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人工智能是机器所展示的智能，与人类展示的智能形成鲜明对比。本教程介绍了人工智能等各个领域的基本概念，如人工神经网络，自然语言处理，机器学习，深度学习，遗传算法等，以及它在 Python 中的实现。
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人工智能包括机器和特殊计算机系统对人类智能的模拟过程。人工智能的例子包括学习，推理和自我纠正。AI的应用包括语音识别，专家系统，图像识别和机器视觉。 机器学习是人工智能的一个分支，它处理可以学习任何新数据和数据模式的系统和算法。 让我们关注下面提到的维恩图，以了解机器学习和深度学习概念。 机器学习包括机器学习的一部分，深度学习是机器学习的一部分。遵循机器学习概念的程序的能力是改善其观察数据的性能。
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智识神工 第一面 主要是对项目的询问，解释项目的各种地方。 第二面 自我介绍 Double DQN与传统DQN的区别什么？ 最大的区别在于Q现实的计算方法，DQN中TargetQ的计算方法是 YtDQN=Rt+1+γaQ(St+1,a;θt−)=Rt+1+γQ(St+1,aQ(St+1,a;θt),θt)Y_t^{DQN} =R_{t+1}+\gamma \max_aQ(S_{t+1},a;\th