Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #396 · 22.06

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

Hashtags

#dev

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #managementsystem

当前筛选 #managementsystem清除筛选

Логистика Центральной Азии

@axelotlogistics · Post #175 · 29.01.2021 г., 08:09

Намери подобни Прегледай

"И Нарикала здесь стоит, Как память прошлых тяжких бед, Твою главу венчая сединой." Как все уже догадались, следующий город – Тбилиси. Тбилиси – это любовь с первого взгляда и сегодня будет много про любовь:) Знакомство между #AXELOT с Грузией началось в далеком 2014 году, в этот год мы стартовали проект по автоматизации склада компании Duty Free Aliance. 5000 SKU из ассортимента duty-free (косметика, парфюмерия, алкоголь, табачные и кондитерские изделия) на складе площадью 2600м2, но то был склад в г.Поти, поэтому речь сегодня пойдет не про него В 2016 году прилетев из Баку в Тбилиси произошла встреча, которая перевернула жизнь двух компаний, с одной стороны были жизни сотрудников #AXELOT, с другой стороны были вся привычная жизнь логистов компании#GDMco. Первым «под хирургический скальпель оптимизации» в нашем лице лег центральный склад в г. Тбилиси. Склад общей площадью 8000м2, на котором хранилось всё: от сахара и майонеза до алкоголя и сигарет, требовал глубинного реинжиниринга бизнес-процессов, топологии, графика работы, техники безопасности и тотальной цифровизации. Естественно, что начали мы с логистического консалтинга или технологического проектирования. Мы проанализировали гигабайты информации по статистике товародвижения, спроектировали 3 концепции развития текущего складского помещения, разработали под выбранную концепцию все технологические бизнес-процессы, рассчитали количество персонала и техники. Дальше само собой мы приступили к автоматизации. Над проектом работало 4 команды: команда логистического консалтинга (в части оптимизации БП), команда WMS, команда Заказчика (GDMco) и команда подрядчика по ERP (чудесная компания BDO). Склад был запущен в эксплуатацию в июне 2018 года. В результате проекта все бизнес-процессы были стандартизированы и автоматизированы, склад из «черного ящика» превратился в прозрачный, понятный и прогнозируемый объект. Что же делать дальше? Естественно тиражировать опыт лучшего склада на другие складские объекты компании. В перспективе было два объекта: Кутаиси и Батуми. Батуми, к сожалению проектной команды, был оставлен на февраль (что может быть лучше моря, пальм и нашей WMS среди зимы?:)). Склад в Кутаиси мы запустили за один месяца, В Батуми за 3 недели. Познав лучшее, к хорошему уже не вернёшься. Поэтому в 2020 году было принято стратегическое решение – автоматизировать бизнес-процессы перевозок с использованием AXELOT TMS. Что ж решение принято, отступать некуда. В 2020 кроме мобильного клиента на грузинском у нас появился опыт работы с грузинской картографией. Что же про 2021? Об этом чуть позже Если хотите оптимизировать логистические процессы своей компании обращайтесь в AXELOT - начните использовать наш опыт уже сегодня! #wms#TMS#axelotwms#managementsystem#warehouse#warehousemanagementsystem#axelot https://www.instagram.com/p/CKnrHFTHnq_/?utm_source=ig_web_copy_link

Hashtags

#axelot #gdmco #wms #tms #axelotwms #managementsystem #warehouse #warehousemanagementsystem