Попробовал Github Copilot. Это проект, в рамках которого Гитхаб обучил нейросеть на миллионах строк программного кода, загруженного людьми, и теперь она вроде как способна предлагать автоматическое дополнение к тому, что вы пишете.
В теории, если вы напишете название функции, например public int Fibonacci(int n), то она сразу предложит вам автоматически подставить всё остальное.
Конкретно с этим примером система действительно справляется, но в целом впечатления у меня от неё смешанные, и на мой взгляд она пока что не стоит тех $10 в месяц, которые за неё просят после тестового двухмесячного периода.
Я уже писал ранее о своём отношении к нейросетям. В задачах дополнения данных они работают средненько: значимый процент решений будет с ошибками. Вот и здесь — сначала я подумал, что Copilot сможет за меня копипастить популярные однотипные куски кода из интернета. Например, я не помню алгоритм Вагнера-Фишера, постоянно его копирую из своих других проектов, часть из которых выложена на Github и наверняка была передана в обучение Copilot. Я предложил нейросетям мне этот алгоритм написать, они написали что-то отдалённо похожее. Внешне выглядело убедительно и даже компилировалось, но работало неправильно, и при ближайшем рассмотрении оказалось, что там просто случайно надёрганные строчки из настоящего алгоритма. Некоторые проверки по 2 раза, а часть нужной логики упущено совсем. Об оформлении кода вообще говорить не стоит: пока всё, что мне выдавалось, оформлено плохо, и на ревью я бы написал разработчику несколько замечаний.
Однако, в других местах работает, как задумано. Если у вас есть дуальные функции, оно умеет предлагать дописать остаток (пример на скриншоте ниже). Но из того, что я попробовал, только процентов 20 случаев реально были полезны. Остальные 80% или вообще неверный код, или правильный, но такой неаккуратный, что лучше самому написать.
Есть ещё проблема: массовый копипаст довольно опасен, потому что легко пропустить какую-то мелочь. В идеале нужно весь вставленный код проверять построчно, но по когнитивной нагрузке это близко к тому, чтобы создать его самостоятельно. И человеческое внимание совершенно точно будет расслабляться и размываться при работе с такими средствами автодополнения, а, значит, неизбежны ошибки. На месте чувствительной к багам энтерпрайз-разработки я бы вообще запрещал бы своим сотрудникам применять Copilot.
С другой стороны, возможно, подобная утилита хорошо зайдёт для прототипирования, на хакатонах, на стримах с демонстрацией разработки чего-нибудь. У меня будет возможность проверить на соревновании через месяц, но в работе скорее всего отключу.
#dev
ДЕНЬ ГИС И КАРТОГРАФИЧЕСКИЕ ПРОЕКЦИИ🎉
Каждый год в среду третьей недели ноября отмечают Международный день ГИС — отличный повод вспомнить об одной из самых важных тем при работе с пространственными данными: о картографических проекциях🌐
Я сделала небольшой сайт, на котором можно посмотреть на разнообразие проекций, узнать об их типах и свойствах, а также проверить себя с помощью небольшой викторины
Другие посты на эту тему:
🟣Как подобрать подходящую проекцию
🟡Проекции и системы координат на Python
🔵Веб-Меркатор ( и почему не стоит его использовать)
🟢Местные системы координат
P.S
Сайт вдохновлён Map Projections Explorer и желанием поиграть с библиотекой d3.js. Написан на React + TypeScript
P.P.S.
Сегодня 19-й день #30DayMapChallenge, посвящённый картографическим проекциям!
🌎🕊️ GIS_AND_PEACE
#30DayMapChallenge | В 2023 году команда NextGIS впервые приняла участие в 30-дневном ноябрьском картографическом челлендже. Нам удалось покрыть все дни, и теперь предлагаем вам ознакомиться с нашими картами.
ДЕНЬ ГИС И КАРТОГРАФИЧЕСКИЕ ПРОЕКЦИИ🎉
Каждый год в среду третьей недели ноября отмечают Международный день ГИС — отличный повод вспомнить об одной из самых важных тем при работе с пространственными данными: о картографических проекциях🌐
Я сделала небольшой сайт, на котором можно посмотреть на разнообразие проекций, узнать об их типах и свойствах, а также проверить себя с помощью небольшой викторины
Другие посты на эту тему:
🟣Как подобрать подходящую проекцию
🟡Проекции и системы координат на Python
🔵Веб-Меркатор ( и почему не стоит его использовать)
🟢Местные системы координат
P.S
Сайт вдохновлён Map Projections Explorer и желанием поиграть с библиотекой d3.js. Написан на React + TypeScript
P.P.S.
Сегодня 19-й день #30DayMapChallenge, посвящённый картографическим проекциям!
🌎🕊️ GIS_AND_PEACE
Увидел у Станислава Казакова пост про красивые карты в рамках #30daymapchallenge.
Понравилась карта рельефа острова Тайвань в виде "диаграммы горизонта" и записал урок, как подобную карту построить в QGIS.
Подобную карту можно сделать 2 путями:
1) с помощью стилей и генератора геометрии
2) инструментами геообработки.
В уроке покажу второй вариант. Будет полезно для понимания «магии» геообработки.
ДЕНЬ ГИС И КАРТОГРАФИЧЕСКИЕ ПРОЕКЦИИ🎉
Каждый год в среду третьей недели ноября отмечают Международный день ГИС — отличный повод вспомнить об одной из самых важных тем при работе с пространственными данными: о картографических проекциях🌐
Я сделала небольшой сайт, на котором можно посмотреть на разнообразие проекций, узнать об их типах и свойствах, а также проверить себя с помощью небольшой викторины
Другие посты на эту тему:
🟣Как подобрать подходящую проекцию
🟡Проекции и системы координат на Python
🔵Веб-Меркатор ( и почему не стоит его использовать)
🟢Местные системы координат
P.S
Сайт вдохновлён Map Projections Explorer и желанием поиграть с библиотекой d3.js. Написан на React + TypeScript
P.P.S.
Сегодня 19-й день #30DayMapChallenge, посвящённый картографическим проекциям!
🌎🕊️ GIS_AND_PEACE
Наступил ноябрь, а это значит, что наш отдел снова принимает вызов #30DayMapChallenge. Каждый день в течение месяца мы будем создавать и публиковать карты на самые разные темы.
Тема первого ноября — точки. Мы выбрали тему кикшеринга (аренды самокатов) в России. Чтобы быстро нанести города на карту, использовали геокодирование. Этот инструмент мгновенно преобразует названия и адреса в географические координаты, что сильно ускоряет работу с точечными объектами. Геокодирование существенно экономит картографам время.
Следите за новыми картами по хэштегу #30DayMapChallenge!
Тема 30 — финальная карта.
Заключительное испытание — работа на свободную тему. Завершаем наше участие в ежегодном картографическом проекте #30DayMapChallenge визуализацией количества пассажиров, вошедших на станции метро в 3 квартале 2024 года.
Комсомольская — 8,37 млн
Курская – 5,83 млн
Китай-город — 5,26 млн
Охотный Ряд — 4,59 млн
Маяковская — 3,05 млн
Савёловская — 2,77 млн
Смоленская — 2,5 млн
Баррикадная — 2,21 млн
Марьина Роща — 2,14 млн
Марксистская — 1,84 млн
Задумка и исполнение - Николай Киц.
Тема 29 — Overture Maps Foundation.
OMF это новый источник открытых геопространственных данных. Он включает в себя информацию и геометрию OpenStreetMap, Esri, Google Open Buildings, Daylight Map Distribution; ESA WorldCoverMeta*, Microsoft и других источников. База совсем свежая и пока не отличается полнотой атрибутивных данных, но мы надеемся на системные обновления! Охват и геометрия — вот основные преимущиства данных OMF.
В данной карте мы решили продемонстрировать точность и изящность этих данных, а также показать самые фотогеничные площади центра Санкт-Петербурга.
Автор работы - Настя Леснова.
#30DayMapChallenge
Тема 28 - голубая планета.
Для этой темы вспомнили карту о Волге и ее притоках. Волга - самая длинная река в Европе, берёт начало на Валдайской возвышенности и впадает в Каспийское море. Устье реки лежит на 28 метров ниже уровня моря. Эта протяженная и полноводная река во времена Киевской Руси становится одним из трех великих торговых речных путей. Благодаря этой водной магистрали активно развивались города и многие из них стали крупнейшими культурными и промышленными центрами.
На берегах Волги располагаются четыре города-миллионника: Нижний Новгород, Казань, Самара, Волгоград (на 1 января 2024).
#30DayMapChallenge
Тема 27 — микрокартографирование, отображение объектов малого размера с высоким уровнем детализации и точности.
Подошли к задаче буквально и картографировали кристалл процессора Baikal S, произведённого на тайваньской фабрике TSMC.
На кристалле расположены 12 процессорных кластеров, каждый из которых в своей структуре имеет 4 ядра ARM Cortex A75 и кэш L3. Каждое ядро собственный L2 кэш и кэш L1.
Автор - Николай Киц.
#30DayMapChallenge
Тема 26 — проекции.
Картографические проекции — это математические методы, которые позволяют перейти от географических координат (на глобусе) к плоским координатам (на плоскости). Земля имеет форму, близкую к эллипсоиду, и её нельзя идеально изобразить на плоскости. Любая картографическая проекция искажает площади, углы, расстояния или все параметры вместе, но в меньшей степени.
Чтобы отображать разные территории на карте с наименьшими искажениями существует множество проекций. Проекцию выбирают в зависимости от размера показываемой территории и её расположения.
С помощью нашего ПО Overglobe показали переход от глобуса к разным типам проекций.
Цилиндрическая проекция хорошо подходит для изображения экваториальных областей.
Коническая проекция полезна при изображении территорий в средних широтах протяжённых по долготе.
Проекция Бонне — псевдоконическая проекция, отображающая земной эллипсоид в форме сердца, она также классифицируется как «кардиоидная» проекция.
Автор работы - Николай Киц.
#30DayMapChallenge
Тема 25 - тепло.
Сегодняшнюю тему решили визуализировать на основе нашего инструмента - Overglobe.
Температура воздуха - один из основных показателей атмосферы. Именно на нее мы ориентируемся при просмотре прогноза погоды и выборе одежды. На днях в Москве установились стабильные минусовые температуры, пришла климатическая зима.
Карту для челленджа подготовила Виктория Чалова.
#30DayMapChallenge