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正版新书]让代码飞(用AI快速生成和优化Python代码)编者:心易|97
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第1章 AI时代的编程革新
1.1 什么是GPT
1.2 什么是RAG
1.3 编程的演变与AI的融入
1.4 为何思维方式比技术更重要
1.5 传统开发方式与AI开发方式
1.5.1 传统开发方式与AI开发方式对比
1.5.2 时间与资源消耗对比
1.5.3 AI时代开发人员的新技能要求
1.5.4 从传统项目到AI项目的转变
1.6 AI时代的开发思维和工具
1.6.1 AI编程的基本思维方式
1.6.2 什么是框架思维
1.6.3 框架思维与AI开发的关系
1.6.4 如何构建一个简单的Web应用框架
1.7 AI工具在Python中的应用
1.7.1 AI编程工具简介与使用场景
1.7.2 如何选择AI代码生成器
1.7.3 实例1:让AI生成数据分析代码
1.7.4 实例2:使用Fitten Code自动补全和生成代码
1.7.5 实例3:让AI在线运行Python代码
1.7.6 实例4:让AI生成API代码
1.8 为什么Python会成为开发AI的主流语言
1.8.1 Python的易用性与简洁性
1.8.2 强大的标准库和第三方库
1.9 Python的生态系统与社区支持
1.9.1 丰富的生态系统
1.9.2 活跃的社区和资源共享
1.10 Python在AI开发中的优势
1.10.1 Python与主流AI框架的集成
1.10.2 使用Python进行AI开发的成功案例分析
第2章 如何利用AI学习编程
2.1 设置学习目标与计划
2.2 交互式学习体验
2.2.1 创建智能体与AI助手互动
2.2.2 通过项目实践进行学习
2.2.3 实战案例:让AI教你玩SQLite数据库
2.2.4 社区支持与资源的可用性
2.3 AI全栈工程师之路
2.3.1 理解AI全栈工程师的角色
2.3.2 深入学习AI技术
2.3.3 积累项目经验
2.3.4 构建自己的开源项目
2.3.5 职业发展路径
2.4 成功案例分析
2.4.1 个人学习者的故事
2.4.2 教育机构的AI集成经验
第3章 AI编程中的Prompt设计
3.1 Prompt的定义与作用
3.1.1 什么是Prompt
3.1.2 Prompt设计的基本原则
3.2 Prompt编写的艺术
3.2.1 Prompt的构成要素
3.2.2 Prompt的编写技巧
3.2.3 实战案例:编写Prompt以生成数据分析脚本
3.3 AI编程中的问题诊断与解决方案
3.3.1 常见编程问题的AI解决方案
3.3.2 实战案例:使用AI诊断并修复代码缺陷
3.4 做一个专属的AI智能体
3.4.1 什么是AI智能体
3.4.2 AI智能体在编程中的作用
3.4.3 创建专属AI智能体的思路
3.4.4 实战案例:让AI智能体帮你编写更精准的代码
第4章 用AI构建自己的第一个Python项目
4.1 构建项目的基本流程
4.1.1 项目构想和规划
4.1.2 利用AI生成代码并解决问题
4.1.3 利用AI解读代码
4.1.4 利用AI优化和重构代码
4.2 AI编程进阶技巧
4.3 开发中的常见问题
4.3.1 项目需求变更
4.3.2 代码调试与测试
4.3.3 性能优化
4.4 Web项目实战——用AI开发一个博客系统
4.4.1 项目准备
4.4.2 需求分析
4.4.3 技术选型
4.4.4 项目结构和模块文档设计
4.4.5 数据库设计
4.4.6 功能开发
第5章 PlugLink项目开发与应用
5.1 PlugLink项目背景、需求分析与技术选型
5.1.1 项目背景
5.1.2 需求分析
5.1.3 技术选型
5.2 PlugLink项目规划
5.2.1 文件结构规划
5.2.2 数据库表和字段的规划
5.2.3 API文件的规划
5.3 PlugLink项目实施
5.3.1 生成代码
5.3.2 遇到的问题
5.3.3 不是任何时候都可以用AI生成代码
5.3.4 PlugLink主体部分提示词参考
5.4 基于PlugLink项目的插件开发
5.4.1 插件功能概述
5.4.2 插件工作流程
5.4.3 生成代码
5.4.4 PlugLink插件提示词参考
第6章 AI模型性能测试
6.1 设计测试提示词
6.2 模型测试结果
6.2.1 OpenAI o1-mini模型测试
6.2.2 GPT-4o mini模型测试
6.2.3 Kimi模型测试
6.2.4 豆包模型测试
6.2.5 通义模型测试
6.2.6 文心模型测试
6.2.7 Claude-3 Haiku模型测试
6.2.8 智谱模型测试
6.2.9 Gemini 1.5模型测试
6.2.10 GPT-4o模型测试
6.2.11 Claude-3.5模型测试
6.2.12 GPT-4模型测试
6.2.14 豆包Pro
6.2.15 通义千问Max
6.2.16 通义灵码VSCode测试
6.2.17 fitten code VSCode测试
6.3 测试评估指标
第7章 AI编程展望
7.1 趋势分析:AI技术的未来发展方向
7.2 AI编程的挑战与机遇
7.3 AI技术在Python开发中的发展趋势
7.4 AI全栈程序员就业与职业发展
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