1.这个网站真的教育教育太香了！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！源码p源！教育教育！源码p源
2.AI辅助编程插件：Sourcegraph Cody
3.图解UE4源码AI行为树系统 其二 一棵行为树是教育教育怎么被运行起来的
4.谁有同花顺ai机构动力&意愿指标公式通达信版
5.尝试了200个AI代码生成器，这47个是源码p源html5的视频网站源码我觉得最好用的~~~从此再无编程小白！（第一期）
6.AI与PDE（七）：AFNO模型的教育教育源代码解析
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！源码p源！教育教育！源码p源
在AI技术日益盛行的教育教育今天，许多开发者都在寻找免费且好用的源码p源AI工具。我经过三个月的教育教育探寻，终于发现了一个宝藏网站——云端源想！源码p源它不仅提供免费的教育教育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。
总的网页系统php源码来说，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！
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、修复和自动完成功能，并能回答编码相关问题。Cody获取整个代码库的上下文，生成更好的代码，使用广泛的API、impl和习惯用法，同时减少代码混淆。虽然支持基本的聊天功能，但其专注于解决编程问题，不涉及与话题无关的对话。Cody适用于VS Code等开发工具，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，京东商城抢购源码解决编程问题，推荐给广大编程爱好者和专业人士使用。
图解UE4源码AI行为树系统 其二 一棵行为树是怎么被运行起来的
在本系列的第三部分，我们将深入探讨行为树的运行过程。首先，行为树的运行分为几个关键步骤：发起行为树运行
行为树的运行可以通过两种方式启动:调用AAIController::RunBehaviorTree()函数。
通过Run Behavior任务节点执行子行为树。
抽象逻辑理解
理解流程时，想象一个抽象流程图，我们将讲解分为蓝色泳道（检查和加载）和红色泳道（初始化和执行）。检查和加载子树
开始前，UBehaviorTreeComponent会对子树进行三项检查:确保子树使用的黑板资源与父树一致。
确保全局的UBehaviorTreeManager可用。
确认发起节点的父节点是否允许push新子树，如SimpleParallel节点限制。
树的加载
检查通过后，进入资源加载阶段，首先尝试从缓存获取数据，避免重复加载。缓存和数据初始化
加载行为树资源，如果缓存中有匹配的模板，直接返回。否则，创建新模板并计算节点初始化信息，包括内存需求和执行顺序。执行树的初始化
加载完成后，进一步在UBehaviorTreeComponent::PushInstance中初始化FBehaviorTreeInstance和FBehaviorTreeInstanceId，设置内存偏移，填充数组，然后将新实例入栈并标记为活跃。行为树的执行
最后，执行新树，从根节点的service开始，然后执行根节点，进入下一轮迭代。后续的节点执行细节将作为下一部分内容。谁有同花顺ai机构动力&意愿指标公式通达信版
LC:=REF(CLOSE,猎豹出击指标源码1);
RSI5:=(SMA(MAX(CLOSE-LC,0),3,1))/(SMA(ABS(CLOSE-LC),3,1))*;
WR:=*(HHV(HIGH,3)-CLOSE)/(HHV(HIGH,3)-LLV(LOW,3));
活跃度:RSI5-WR,LINETHICK0,COLORFFFF;
STICKLINE(活跃度>0,0,活跃度,3,1),COLORFFFF;
STICKLINE(活跃度> AND 活跃度<,0,活跃度,2,0),COLORFFFF;
STICKLINE(活跃度>,0,活跃度,2,0),COLORFFFF;
SC:*(CLOSE-MA(CLOSE,)),LINETHICK2,COLORRED;
MAO:EMA(SC,6),LINETHICK1,COLORGREEN;
,POINTDOT,COLORFF;
-,POINTDOT,COLORFFFF;
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 是微信 python 源码一项由机器学习 (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。
AI与PDE（七）：AFNO模型的源代码解析
本文旨在解析AFNO模型的源代码，帮助读者理解模型细节与主干结构。首先，AFNO模型的主干框架在afnonet.py文件中定义，通过类AFNONet实现。模型的核心功能封装在多个类与函数中，依据代码注释逐步解析。
在代码中，forward_features函数负责模型的核心逻辑，包括patch切割与mixing过程。这些操作由PatchEmbed类实现。位置编码self.pos_embed通过高斯初始化得到，增加模型的表示能力。
关键模块AFNO2d位于代码中，它基于FNO的原理，负责处理输入数据。AFNO2d模块在forward_features函数中通过循环调用，实现数据的转换与混合。
经过数个L layer处理后，模型进入类似解码器的结构，用于将中间结果映射为目标结果。这一过程通过self.head(x)实现，以解决特定分类问题。
本文通过梳理代码流程与结构图，直观展示了AFNO模型的工作原理。读者可参考AFNO的GitHub源代码与论文，深入理解细节。后续文章将继续探讨基于AFNO模型框架的其他应用，如FourCastNet。
带桌面推送Ai智能客服系统在线客服源码
该系统集安全防护和国际化多语言功能于一身，确保了客户信息的安全性同时支持全球多语言交流，助力外贸新机遇。
采用Thinkphp5和Workerman框架，搭配Nginx、PHP7.3和MySQL5.6环境，构建稳定高效的服务平台。支持多商户客服模式，不限坐席数量，用户可独立运行系统，数据存储于自服务器上，提供SSL加密和离线对话功能。
系统更新日志涵盖多项功能优化，如新增桌面右下角悬浮推送，方便用户在进行其他操作时亦能即时回复客户消息。此外，聊天页面集成常见问题及品牌logo、公司简介，提升用户沟通效率。客服配置中心增设自定义上传广告及链接选项，增强个性化服务体验。会话页面允许用户上传背景，进一步定制化交互环境。
欲获取源代码，请访问客服系统.zip文件，存放于蓝奏云。
AI编程可视化Java项目拆解第二弹，AI辅助生成方法流程图
本文系列文章之一，旨在深入解析利用AI可视化Java项目的实践。在之前的分享中，我们探讨了AI在Java项目中的应用，该系列文章已在AI破局星球、知乎、掘金等平台发布。关注与支持是我们前行的动力。
本文聚焦AI生成方法的Mermaid流程图。Mermaid是一款基于文本的流程图与时序图生成工具，允许用户通过简洁的文本描述语言构建复杂图示，适用于Markdown编辑器和直接在浏览器中打开。
Mermaid的基本语法简单易懂，支持多种图形和布局，使描述流程与关系变得直观。借助Mermaid，可以将代码逻辑转换为可直接在浏览器中浏览的流程图，大大便利了用户对Java项目的理解。
AI如何绘制流程图？在获取方法源代码后，通过提问AI模型，如GPT，即可生成Mermaid格式的流程图。通过精心设计的提示词，AI能以自然语言形式，清晰地展示代码逻辑，避免技术性描述，聚焦业务语义。流程图中的每个节点都会被明确标注，如"开始"与"结束"，并遵循特定的格式，确保信息的精准传达。
在AI绘制流程图的实践中，我们发现生成的图仅基于方法体代码，有时无法全面揭示方法的功能。为解决这一问题，可采用递归方式生成子方法的流程图，如在当前示例中，将对`alipayService.notify(params)`方法进一步分析，展示其内部流程，以实现更全面的理解。
通过上述方法，用户可以轻松地从项目入口开始，一路探索，直至所需内容，极大地降低了新团队成员的上手成本。在后续文章中，我们将分享如何生成项目的入口地图，敬请期待。
