目次
1 クラウドスタジオとは何ですか?
Cloud Studio は、開発者が Web ブラウザでコードを作成、デバッグ、構築、デプロイできるようにブラウザベースの統合開発環境 (IDE)です。ユーザーはCloud Studioを使用する際にインストールする必要がなく、ブラウザを開いていつでもどこでもオンラインでプログラミングが可能です。
Tencent Cloud Cloud Studio には次の機能があります。
- クラウド開発: すべての開発作業はクラウドで実行され、開発環境をローカルにインストールする必要がなく、開発者はいつでもどこでも自分のプロジェクトにアクセスして管理できます。
- 多言語サポート: さまざまな開発者のニーズを満たすために、Node.js、Python、Java、PHP などを含む (ただしこれらに限定されない) 複数のプログラミング言語をサポートします。
- バージョン管理: GitHub などのバージョン管理システムとの統合をサポートし、チーム開発を促進します。
- 安全で信頼性の高い: Tencent Cloud は安全なオペレーティング環境とデータ保護を提供し、開発者のコードとデータのセキュリティを確保します。
- …
次に、実際のプロジェクトを事例としてTencent Cloud Cloud Studioの開発プロセスを体験します。
2 登録とコード管理
2.1 アカウント登録
Tencent Cloud Cloud Studio を使用するには、まず登録する必要があります。Tencent Cloudの公式ウェブサイトに入ると、3つの登録方法があることがわかります
- CODINGアカウントで登録する
- WeChat認証で登録する
- GitHub 認証に登録する
各登録認証は非常に簡単で便利です
登録が成功すると、次の開発パネルに入ることができます。
2.2 Gitの関連付け
Cloud Studio クラウド IDE のワークスペースは、コード ウェアハウスからの作成をサポートしています。これは、開発した作品やコードを、GitHub、Coding、Gitee、GitCode などの共同開発用の関連する Git コード ホスティング プラットフォームにアップロードするのに便利です。ここで、Gitee はStudio と Git の間の Cloud Associated ステップを示す例として使用されます
個人設定に移動し、SSH 公開キー オプションを見つけます。
次に、Gitee などの対応する Git プラットフォームを入力し、SSH 公開キー設定を入力し、上記の公開キーをここにコピーし、公開キーに名前を付けて追加します。
3 実戦：Excel給与自動計算
3.1 プロジェクトと構成の作成
次に、正式にクラウド開発実験を開始しますが、目標は Excel の給与レポート データの自動計算を Python を使用して完了することです。Python开发环境
クリックすると、環境の構成が自動的に開始されます。通常の環境では、開発環境が自動的に構成されるまでに約 1 ～ 2 分かかります。
起動が成功すると、ようこそインターフェイスに入ります。Cloud Studio がオンライン IDE であることがわかります。これには、コードのハイライト表示、オートコンプリート、Git 統合、ターミナル、その他の IDE の基本機能が含まれます。また、リアルタイム デバッグもサポートしています。 、プラグイン拡張機能など。開発者がさまざまなアプリケーションの開発、コンパイル、展開を迅速に完了するのに役立ちます。
上図に示すように、ターミナルで Python のバージョンが期待どおりであるかどうかを確認します。同時に、この実験に必要な依存環境をインストールします
pip install pandas
pip install openpyxl
ここまででプロジェクトの依存関係の設定は完了しました
3.2 「スペルマスター」クロード GPT
以前は、人々は既存の与えられたデータに基づいていくつかの予測と近似を行うことだけを望んでいました。そのため、識別モデルが開発され、ほとんどのタスクがうまく解決されました。将来、人々は目標を生成モデルで新しいデータを生成することに変えるでしょう。モデル 、転移学習など。これは、AI Generated Content (AIGC)と呼ばれることがよくあります。
なぜまったく新しいデータを生成する必要があるのでしょうか?
答えは簡単です。人工知能の上限を高めたいのであれば、既存のデータへの適合性に依存するだけではなく、人間のような一定のイノベーション能力を持たなければなりません。判別モデルと比較した生成モデルの独自の利点により、コンテンツ開発、ビジュアル アートの作成、デジタル ツイン、自動プログラミングの促進、さらには科学研究のための AI の視点や直感の提供など、より多くのタスクを処理できるようになります...とても生成的 人工知能の今後の発展傾向。
生成 AI は多くの業界を変革できますが、それでも人間の対話が必要です。生身の人間によって与えられる効率的なプロンプトワード (Promt) は、生成 AI の高品質な出力にとって非常に重要です。そこで、プロンプトエンジニアという新しいポジションが誕生しました。生成 AI ツールが魔法の杖だとすると、ヒント エンジニアは魔法使いに似ています。
この実験では、スペルキャスターの役割を体験します. 使用した GPT ツールは、Anthropic が 2023 年 3 月にリリースした AI アシスタントである Claude です。公式の位置付けは、「有用、正直、無害」です。
ChatGPT と比較した場合、Claude の最大の利点は、料金を支払うことなく中国で直接使用できることです。同時に、数か月にわたるさまざまな評価とユーザーテストの後、Claude の全体的なパフォーマンスは GPT3.5 よりわずかに劣るだけです。英語の使用に慣れているユーザーにとっては、これは直接の代替手段であり、純粋な中国語のユーザーにとっては、現在実現可能なソリューションの中で最高のものでもあります。
次に、Claude GPT にプログラミングを手伝ってもらいましょう
3.3 コードの作成と実行
ケース: 図に示されているように、財務部門から提供される給与報告書です。現在のフォームでは、勤怠控除額、個人税控除額、および実際の給与が空いています。取得するには、これら 3 つのデータ列を計算する必要があります。各個人の最終的な実際の給与 給与
規定:
- 遅刻回数の精算方法：3回以内は減算なし、3回以降（4回目以降）ごとに100円減算
- 個人税控除の計算方法：個人税控除 = 基本給 - 5 つの社会保険料および 1 つの住宅資金控除 - 勤怠控除額、次の方法で計算します。個人税の基準に関係なく、所得が 3,000 元を超えない場合税率 3% 税金; 3,000 ～ 12,000 元は 10% の税率で計算されます; 12,000 元を超え 25,000 元以下は 20% の税率で計算されます; 25,000 ～ 35,000 元は 20% の税率で計算されます25%、税率は30%で計算、55,000元～80,000元の場合は税率35%で計算。
データは、 テスト給与レポートからダウンロードでき、ダウンロード完了後、Cloud Studioのプロジェクトディレクトリにアップロードします。新しいテストファイルを作成するdemo.py
次に、「マントラを唱え」始めます。クロードは継続的に質問し、コンテキスト コンテンツと組み合わせてフィードバックを提供できる AI であることに注意してください。そのため、すべての問題を一度に解決するのではなく、少しずつ質問する必要があります。少しずつ需要を増やし、最終的に私たちが望むものを達成します。同時に、答えの正しさを区別し、時間内にパッチを作成するように注意してください。対話プロセスは次のとおりです。
結果として得られる完全なコードは次のとおりです。
import pandas as pd
df = pd.read_excel('salary.xlsx')
# 考勤扣除金额计算
df['考勤扣除金额'] = (df['迟到次数'] - 3).clip(lower=0) * 100
# 个税扣除金额计算
df['个税扣除'] = 0
taxable_income = df['工资基数'] - df['五险一金扣除'] - df['考勤扣除金额']
df.loc[taxable_income <= 3000, '个税扣除'] = taxable_income * 0.03
df.loc[(taxable_income > 3000) & (taxable_income <= 12000), '个税扣除'] = taxable_income * 0.1
df.loc[(taxable_income > 12000) & (taxable_income <= 25000), '个税扣除'] = taxable_income * 0.2
df.loc[(taxable_income > 25000) & (taxable_income <= 35000), '个税扣除'] = taxable_income * 0.25
df.loc[(taxable_income > 35000) & (taxable_income <= 55000), '个税扣除'] = taxable_income * 0.3
df.loc[(taxable_income > 55000) & (taxable_income <= 80000), '个税扣除'] = taxable_income * 0.35
df.loc[taxable_income > 80000, '个税扣除'] = taxable_income * 0.45
# 实发工资计算
df['实发工资'] = df['工资基数'] - df['五险一金扣除'] - df['考勤扣除金额'] - df['个税扣除']
print(df)
# 将计算结果写入Excel
df.to_excel('salary_output.xlsx', index=False)
print('计算结果已写入Excel表格salary_output.xlsx')
図に示すように、データテーブルをローカルにダウンロードします。
開発が完了した後、ブラウザ ウィンドウを直接閉じてもスペースのステータスを閉じることができません。開発を完了するには、テンプレート内のスペースを停止する必要があります。
最後にプロジェクトのアドレスを共有します
4 自己啓発の経験
Tencent Cloud Cloud Studio を全体的に体験したところ、非常に強力で使いやすいコード開発プラットフォームであることがわかりました。まず、さまざまな開発環境が提供されているため、構成の問題を考慮することなく、最も使い慣れた言語や環境、またはアプリケーションの構築、トレーニング、デプロイのニーズに最適な言語や環境を簡単に選択できます。
この例から分かるように、Tencent Cloud Cloud Studio は、依存関係の一時的なインストールにも便利な、多くの事前構築済みパッケージを提供します。同時に、 Cloud Studio のドキュメント リソースは非常に豊富かつ詳細であり、ユーザーは使用中に問題が発生したときにすぐにヘルプとサポートを見つけることができます。ドキュメント マニュアル を参照してください。
一般に、既存のプラットフォームと比較して、Tencent Cloud Cloud Studio の核心は素早い起動と便利な開発にあり、さまざまなアプリケーション分野と組み合わせて関連ソリューションを迅速に提供するのに非常に適しています。