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mltype-Typing practice for programmers

a few months ago I decided to learn touch typing! Eu sei o que estás a pensar… “és mais rápido do que antes e toda a dor valeu a pena?”Eu definitivamente diria sim e sim. No entanto, a internet está cheia de semelhantes antes e depois de depoimentos e eu não vou escrever mais um.

What I want to talk about is that I was really surprised how few resources there are for practying touch typing with programming languages. Após uma rápida pesquisa no google, você provavelmente irá descobrir os seguintes sites:

Enquanto os sites acima tem vários pontos fortes, deixe-me apontar algumas de suas deficiências

Falta de variabilidade e elemento de surpresa
Manual de seleção de arquivos de origem e as correspondentes linhas
Não é personalizável
Não livre (typing.com)
Não é nerd o suficiente — não seria possível fazê-lo no terminal?

pelas razões acima mencionadas, decidi dar-lhe uma oportunidade e escrever o meu próprio software de prática de escrita: mltype.

o Que ele faz?

em resumo, é uma ferramenta de linha de comando (escrita em Python). Ele usa redes neurais para gerar texto que se parece com uma linguagem de programação (ou linguagem normal). Além disso, ele fornece funcionalidades de aprendizagem não-máquina, como ler texto de um arquivo ou entrada padrão.Se você se perguntar Que tipo de” rede neural ” está por trás disso, eu mais do que encorajaria você a (re)ler a eficácia irracional das redes neurais recorrentes por Andrej Karpathy. o mltype está a fazer mais ou menos a mesma coisa ao fundo. Para ser preciso, há um modelo de linguagem de nível de caractere. Ele cospe uma distribuição de probabilidade sobre o próximo caractere dado caracteres anteriores. Mais importante, ele tenta esconder toda a complexidade e detalhes chatos do treinamento e inferência do Usuário. Gerar texto a partir de um modelo existente e treinar um novo modelo pode ser feito em um único comando.

abaixo estão alguns exemplos de diferentes linguagens de programação. Todos os modelos que os geraram e muitos outros modelos pré-treinados estão disponíveis para download (veja a README.md on github).