QtCreator配置AI辅助编程插件github copilot保姆级教程

QtCreator配置AI辅助编程插件github copilot保姆级教程

文章目录

概要

在这里插入图片描述
Free版‌免费使用,每月限额 2000 次代码补全 + 50 次聊天交互‌集成于 VS Code,支持跨文件编辑、终端协助及自定义指令‌ ‌

Pro版‌‌个人用户‌:10 美元/月 或 100 美元/年‌ ‌特殊群体‌:学生/教师/热门开源维护者可免费使用 Pro 版‌


Business版‌19 美元/月/用户,按月计费‌面向组织或企业中的团队订阅‌ ‌

Enterprise版‌39 美元/月/用户,按月计费‌企业可按需为不同组织分配 Business 或 Enterprise 订阅‌

官方地址
GitHub Copilot主页
GitHub Copilot官方文档
环境要求
系统:Window11(我是Window11装的,其他系统不清楚)
Qt Creator:使用11+以上的版本,我使用的是Qt Creator 15.0.1
Qt和QtCreator是两个东西,Qt是库,QtCreator是编辑器,可以分开安装,我就是装的qt5.14.0配的4.11.0的Creator,然后重新单独安装了Qt Creator 15.0.1

在这里插入图片描述
资源地址
Qt Creator 15.0.1安装包
网盘地址
因为ZEEKLOG不设置积分,就得要求下载吗,更麻烦,所以设置了2积分,如果没积分,评论留言,我给单独发过去

配置流程

  • 安装Qt Creator 15.0.1
  • 下载安装node.js
  • 下载copilot.vim
  • 重启之后,打开【编辑】-【Preferences】,选择【Copilot】,在右侧勾选Enable Copilot、Auto request(勾选之后在编写代码的时候就可以自动进行提示了),然后分别配置Node.js和copilot.vim的language-server.js的路径;

打开Qt Creator,选择【帮助】【关于插件】,找见copilot,然后勾选上插件,点击确定,重启Qt Creator;

在这里插入图片描述
![(https://i-blog.ZEEKLOGimg.cn/direct/b5596e835aa146b18bbf1c309ff50581.png)

进入授权界面后点击【Authorize Github Copilot plugin】按键授权Qtcreator插件即可;

在这里插入图片描述

登录会让输入验证码,返回Qt Creator,找到下图所示的验证码输入即可;

在这里插入图片描述

配置完路径后【Sign in】就会按键就会亮起,我的已经登录完成了,登录完成就会显示登录的用户名,下边是没登录的样子,上边是完成之后的样子;

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

点击Free下边的Get started即可解决,此时返回qt应该就可以使用了。

在这里插入图片描述

返回qt可能会弹如下窗口,这个是需要我们去领取一下这个插件权限,跳转网页到GitHub Copilot主页
-

在这里插入图片描述

Read more

Linux 动静态库完全指南:制作、使用、原理与实战

Linux 动静态库完全指南:制作、使用、原理与实战

🔥草莓熊Lotso:个人主页 ❄️个人专栏: 《C++知识分享》《Linux 入门到实践:零基础也能懂》 ✨生活是默默的坚持,毅力是永久的享受! 🎬 博主简介: 文章目录 * 前言: * 一. 库的基础认知:是什么?有哪些? * 1.1 库的本质 * 1.2 库的分类与系统位置 * 1.3 预备工作:自定义库源码 * 二. 静态库:编译时链接,独立运行 * 2.1 整体图示:理清思路 * 2.2 静态库制作流程(Makefile 自动化,更简便) * 2.3 静态库使用场景与命令 * 2.4 静态库核心特点 * 三. 动态库:运行时链接,

By Ne0inhk
Flutter for OpenHarmony: Flutter 三方库 jwt_decode 鸿蒙端侧极速解析身份验证令牌(鉴权中间件必备)

Flutter for OpenHarmony: Flutter 三方库 jwt_decode 鸿蒙端侧极速解析身份验证令牌(鉴权中间件必备)

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net 前言 在 OpenHarmony 应用对接企业级后端服务时,身份验证通常基于 JWT (JSON Web Token)。前端开发者面临的一个共同挑战是:当拿到服务器下发的那串长长的 Base64 字符串时,如何在客户端立即获取其中包含的用户信息、权限(Scopes)或过期时间(Exp),而无需每次都通过网络请求询问服务器? jwt_decode 正是解决这一痛点的精悍工具。它不涉及复杂的加密解密(验证签名通常在后端完成),而是专注于在鸿蒙端侧以极速方式解析 JWT 的 Payload(载荷)部分,让你对用户状态拥有即时的“掌控感”。 一、JWT 解析生命周期模型 jwt_decode 负责将模糊的令牌转化为结构化的数据。 JWT 令牌 (Encoded) jwt_decode 解析引擎 载荷

By Ne0inhk
轻松内网部署:llama.cpp量化大模型运行指南!

轻松内网部署:llama.cpp量化大模型运行指南!

跑量化模型,LLama.cpp 还是方便,用 C/C++ 实现,性能很高,还支持的 CPU+GPU 做量化模型推理,命令行参数很精细,跑 GGUF 很方便。本文就详细介绍安装、运行全过程,中间踩坑无数,希望对大家有所帮助。 一、什么是 llama.cpp?为什么它如此重要? llama.cpp 的核心思想是让大模型运行在普通人的消费级硬件上。它通过以下关键技术实现了这一目标: * C/C++ 实现:没有复杂的 Python 依赖,编译后即是原生可执行文件,性能极高。 * 模型量化 (Quantization):将模型权重从传统的 32 位或 16 位浮点数,压缩成更小的整数(如 4 位、5

By Ne0inhk

3步快速上手DiT模型注意力可视化:零基础也能看透AI绘画原理

3步快速上手DiT模型注意力可视化:零基础也能看透AI绘画原理 【免费下载链接】DiTOfficial PyTorch Implementation of "Scalable Diffusion Models with Transformers" 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/di/DiT 还在为看不懂DiT模型如何生成图像而烦恼吗?本文将带你从零开始,通过简单3步就能掌握DiT注意力可视化技术,让AI绘画的神秘面纱在你面前层层揭开! 问题篇:为什么需要关注DiT的注意力机制? 当你看到DiT模型生成的精美图像时,是否好奇它究竟是如何"思考"的?🤔 注意力机制就像模型的"眼睛",它能告诉我们: * 像素关联:哪些像素点之间存在重要联系 * 特征聚焦:模型在生成过程中关注哪些关键区域 * 决策依据:从噪声到清晰图像的转变逻辑 图1:DiT模型生成的真实场景样本,通过注意力可视化可分析其内部决策过程 解决方案篇:3步搭建可视化环境

By Ne0inhk