幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

AI輔助編程入門(使用GitHub Copilot零基礎開發LLM應用)

  • 作者：編者:李特麗//CSS魔法|責編:官楊
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121489204
  • 出版日期：2024/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：317
人民幣：RMB 89 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    本書旨在通過AI輔助編程工具，幫助讀者輕鬆入門編程學習、提高編程技能。全書分為10章，內容涵蓋了從AI輔助編程工具的介紹到具體應用實例，詳細闡述了如何利用GitHub Copilot等AI輔助編程工具促進編程學習、提高編程效率，通過具體案例展示了如何調用LLM實現批量文件翻譯和構建網頁版智能對話機器人，幫助讀者將所學知識應用到實際項目中。
    本書適合編程初學者，以及希望提高工作效率的程序員閱讀。
作者介紹
編者:李特麗//CSS魔法|責編:官楊
目錄
第1章  AI輔助編程工具與編程學習
  1.1  AI輔助編程工具的介紹
  1.2  評估自身編程學習能力
  1.3  初學編程的常見障礙
  1.4  如何使用AI輔助編程工具解決學習障礙
  1.5  本章小結
第2章  GitHub Copilot初識
  2.1  GitHub Copilot的發展歷程
  2.2  從產品經理的視角探索GitHub Copilot
  2.3  GitHub Copilot的技術原理
  2.4  GitHub Copilot的功能介紹
    2.4.1  代碼生成
    2.4.2  代碼理解
    2.4.3  代碼測試
    2.4.4  聊天功能
  2.5  GitHub Copilot作為本書示例工具的原因
  2.6  本章小結
第3章  使用GitHub Copilot輔助編程的實戰案例
  3.1  互動式學習
  3.2  環境配置
    3.2.1  下載和安裝Python解釋器
    3.2.2  安裝和配置VS Code.
    3.2.3  安裝漢化擴展
    3.2.4  安裝GitHub Copilot和Chat插件
    3.2.5  GitHub賬號註冊和訂閱GitHub Copilot
    3.2.6  召喚GitHub Copilot的方式
    3.2.7  編寫第一個Python 程序
  3.3  利用GitHub Copilot快速構建Chrome擴展程序
  3.4  本章小結
第4章  利用GitHub Copilot快速入門Python
  4.1  Python真的那麼難學嗎？
  4.2  如何利用GitHub Copilot學Python
  4.3  Python的基本概念和語言機制
    4.3.1  縮進和註釋
    4.3.2  一切皆對象、鴨子類型
    4.3.3  主要概念
    4.3.4  函數調用、參數傳遞及引用機制
    4.3.5  Python中的對象
    4.3.6  Python中的模塊和運算
    4.3.7  控制流
  4.4  本章小結，
第5章  利用GitHub Copilot深入理解Python函數
  5.1  利用GitHub Copilot學習Python函數基礎
  5.2  Python函數的核心概念
    5.2.1  函數定義與調用
    5.2.2  局部變數與全局變數
    5.2.3  遞歸與迭代
    5.2.4  高階函數與匿名函數
會說話就會寫函數
  5.4  函數錯誤類型及原因

  5.5  排查錯誤問題
  5.6  Python模塊、第三方庫、標準庫里的函數
  5.7  本章小結
第6章  提示工程：高效利用GitHub Copilot編寫代碼
  6.1  提示工程概念詳解
  6.2  提示工程的最佳實踐
    6.2.1  運用專業關鍵詞法則開發「剪刀石頭布」遊戲
    6.2.2  零次和少次示例提示策略
    6.2.3  良好的編碼實踐策略
    6.2.4  架構和設計模式策略
  6.3  高級提示詞策略
  6.4  本章小結
第7章  利用 GitHub Copilot探索大語言模型的開發
  7.1  大語言模型最大的價值
  7.2  利用GitHub Copilot解決LLM開發中的問題
  7.3  LLM編程的環境準備
  7.4  在本地開發一個LLM聊天機器人
  7.5  基於魔搭創空間部署LLM應用
  7.6  本章小結
第8章  利用GitHub Copilot編寫單元測試和調試
  8.1  單元測試是測試金字塔的基礎
  8.2  為什麼要學習單元測試
  8.3  利用GitHub Copilot輔助開發單元測試
  8.4  單元測試和調試
    8.4.1  AI編程的測試和調試流程
    8.4.2  常見的Python錯誤
  8.5  GitHub Copilot在單元測試中的作用
    8.5.1  生成測試用例
    8.5.2  識別邊緣情況
    8.5.3  業務場景的測試用例
  8.6  利用GitHub Copilot調試錯誤
  8.7  本章小結
第9章  案例一：Python調用LLM實現批量文件翻譯
  9.1  背景設定
  9.2  準備工作
    9.2.1  技術選型
    9.2.2  準備開發環境
  9.3  Python腳本初體驗
    9.3.1  描述任務需求
    9.3.2  安裝依賴
    9.3.3  配置環境變數
    9.3.4  讀取環境變數
  9.4  第一版：實現翻譯功能
    9.4.1  嘗試調用OpenAI SDK
    9.4.2  理解LLM的API
    9.4.3  處理API的返回結果
  9.5  第二版：實現文件讀寫
    9.5.1  讀取文件內容
    9.5.2  優化調試體驗
    9.5.3  保存文件內容

  9.6  第三版：實現批量翻譯
    9.6.1  用函數操作文件
    9.6.2  重塑翻譯流程
    9.6.3  批量處理文件
    9.6.4  勝利在望
    9.6.5  大功告成
  9.7  功能完善與優化
    9.7.1  避免硬編碼
    9.7.2  類型註解
    9.7.3  錯誤處理
    9.7.4  日誌記錄
  9.8  LLM應用開發技巧
    9.8.1  選擇模型
    9.8.2  打磨系統提示詞
    9.8.3  配置API參數
    9.8.4  探究API的返回數據
    9.8.5  上下文窗口
  9.9  本章小結
第10章  案例二：網頁版智能對話機器人
  10.1  項目背景
    10.1.1  產品形態
    10.1.2  瀏覽器端的編程語言
  10.2  準備工作
    10.2.1  技術選型
    10.2.2  準備開發環境
    10.2.3  啟動開發環境
    10.2.4  熟悉Tailwind
    10.2.5  Vue上手體驗
    10.2.6  熟悉調試工具
    10.2.7  熟悉項目文件
  10.3  界面設計與實現
    10.3.1  頁面整體布局
    10.3.2  預覽手機端效果
    10.3.3  界面主體
    10.3.4  對話氣泡
    10.3.5  數據驅動的對話氣泡
  10.4  實現對話交互
    10.4.1  消息列表自動滾動
    10.4.2  消息列表平滑滾動
    10.4.3  操縱輸入框
    10.4.4  操縱發送按鈕
    10.4.5  模擬機器人回復
    10.4.6  打磨交互細節
  10.5  調用大語言模型
    10.5.1  載入SDK
    10.5.2  對接大語言模型
    10.5.3  對話氣泡再優化
  10.6  功能增強：多輪對話
    10.6.1  發現不足
    10.6.2  大語言模型的多輪對話原理

    10.6.3  梳理思路
    10.6.4  改造代碼
  10.7  功能增強：流式輸出
    10.7.1  發現不足
    10.7.2  流式輸出的原理
    10.7.3  處理SDK的流式輸出
    10.7.4  實現流式輸出效果
    10.7.5  對話氣泡再升級
  10.8  功能增強：自定義配置
    10.8.1  實現配置頁面
    10.8.2  控制彈框的顯隱
    10.8.3  瀏覽器端的持久化存儲
    10.8.4  配置信息的讀取
    10.8.5  配置信息的保存
    10.8.6  頁面再優化
  10.9  項目收尾
    10.9.1  功能完善與優化
    10.9.2  公開發布
  10.10  本章小結

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032