文件名称：deep-intellisense:基于char-rnn的深度学习的IntelliSense
文件大小：2.93MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-20 23:14:10
TypeScript
使用经过训练的递归神经网络对代码进行IntelliSense的实验性实现。 样本1（完成时间短）： 应该可以在所有类型的代码上运行，但是至少需要目标语言中约50MB的代码（更多取决于语法复杂性）才能学习语法。 到目前为止，我仅使用 + React代码进行了尝试。 由于至少三个具有完全不同规则（普通JS，TS类型和 ）的不同混合语法上下文，因此这是一个非常困难的组合。 照样来说，这还不够有用，但是它表明这种事情允许完成工作，否则很难完成。 例如 import * as React ‸ // auto complete using learned prediction: import * as React from "react" ; // because almost all lines starting with `import * as React` end with `from
【文件预览】：
deep-intellisense-master
----sample-fullyauto.mp4(1.69MB)
----yarn.lock(15KB)
----find.ts(495B)
----concat.sh(975B)
----sample.jpg(106KB)
----tsconfig.json(135B)
----clean.sh(273B)
----vscode-deep-complete()
--------yarn.lock(43KB)
--------src()
--------.vscode()
--------tsconfig.json(209B)
--------README.md(72B)
--------.gitignore(19B)
--------package.json(562B)
----README.md(4KB)
----sample.mp4(1.34MB)
----writeconfigs.js(521B)
----clone.sh(126B)
----.gitignore(50B)
----repos.txt(150KB)
----package.json(86B)