Искусственный интеллект как разработчик: примеры запросов, решаемых нейросетью
Представляем примеры задач, в которых нейросеть применяется для генерации кода. Инструмент AISearch использует технологии и алгоритмы машинного обучения, чтобы создавать программный код с профессиональной точностью. В примерах можно найти различные задачи, такие как генерация кода, автоматическая генерация тестовых сценариев, оптимизация архитектуры программ и даже создание мультиязычных кодов. Посмотрите, как нейросеть может помочь в автоматизации процессов и улучшении качества кода, чтобы сделать работу более эффективной !
#1416634
Задача: В планировщике задач аналитика Матвея сложилась математическая идиллия: две задачи первой категории...
Результат: ```python
import random
# Функция для перемешивания задач в случайном порядке
def shuffle_tasks(tasks):
random.shuffle(tasks)
return tasks
# Создание списка задач с соответствующей категорие... Открыть
#1416622
Задача: В планировщике задач аналитика Матвея сложилась математическая идиллия: две задачи первой категории...
Результат: 0.703 Открыть
#1416530
Задача: Создай список случайных чисел и умножь их на 2
Результат: Вот пример кода на языке Python, который создает список случайных чисел и умножает каждый элемент списка на 2:
```python
import random
# Создание пустого списка
numbers = []
# Генерация случайных ч... Открыть
#1416260
Задача: Добавьте к полям customer_id, invoice_date, и total информацию о месяце и неделе заказа. Информац...
Результат: ```sql
SELECT
customer_id,
invoice_date,
EXTRACT(MONTH FROM invoice_date) AS invoice_month,
DATE_TRUNC('week', invoice_date) AS invoice_week,
total
FROM your_table;
```
Результат... Открыть
#1416202
Задача: Найдите 2ю наибольшую заработную плату двумя способами:
- с помощью агрегационных функций+subquer...
Результат: С помощью агрегационных функций + subquery:
```sql
SELECT MAX(salary) AS second_highest_salary
FROM (
SELECT salary
FROM employees
ORDER BY salary DESC
LIMIT 2
) AS t
WHERE salary < (... Открыть
#1416136
Задача: Acres = list(data['Acres'])
years = list(data['Year'])
year = 1980
acres_one_year = []
for i...
Результат: ```python
Acres = list(data['Acres'])
years = list(data['Year'])
year = 1980
acres_one_year = []
for index in range(len(data)):
if years[index] == year:
acres_one_year.append(ac... Открыть
#1416105
Задача: Создайте переменную acres_one_year и сохраните в ней пустой список. Затем отфильтруйте список acres...
Результат: Вот код на языке Python:
```python
acres_one_year = [] # Создаем пустой список acres_one_year
year = 2022 # Задаем переменную year
# Цикл for с перебором по индек... Открыть
#1416040
Задача: Интересно, соответствует ли распределению посевов объём урожая. Неужели 10% штатов выращивают 90% пш...
Результат: Код на языке Python:
```python
import pandas
import seaborn
data = pandas.read_csv('crops_usa.csv')
production = list(data['Production'])
years = list(data['Year'])
states = list(data['State'])
pr... Открыть
#1416006
Задача: Постройте столбчатую диаграмму, отражающую площадь посевов для каждого штата за 2019 год. По оси X р...
Результат: ```python
import pandas
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = pandas.read_csv('crops_usa.csv')
acres = list(data['Acres'])
years = list(data['Year'])
states = list(data['State... Открыть
#1415973
Задача: Используя таблицу TRACK и PERCENTILE_CONT, посчитайте как распределена длина песен по жанрам.
Ч...
Результат: ```sql
SELECT genre,
PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY track_length) AS median_length,
PERCENTILE_CONT(0.75) WITHIN GROUP (ORDER BY track_length) AS upper_quartile_length
FROM... Открыть
#1415963
Задача: Проверьте, за какие года есть данные в датасете. Создайте список years_unique, сохраните в нём уника...
Результат: ```python
import pandas
data = pandas.read_csv('crops_usa.csv')
# Создаем пустой список years_unique
years_unique = []
# Проходимся по всем значениям столбца data['Year']
for year in data['Year']:... Открыть
#1415656
Задача:
Результат: В коде есть несколько проблем. Вот исправленная версия:
```php
Открыть
Наш веб-сайт использует некоторые файлы cookie и записывает ваш IP-адрес для целей доступности, безопасности и управления вашим доступом к телекоммуникационной сети. Вы можете отключить сбор данных и файлы cookie, изменив настройки своего браузера, но это может повлиять на функционирование этого веб-сайта.