JetBrains 博客

Toolbox App 2.6 引入了对远程开发的支持，允许您在本地和远程服务器上管理 JetBrains 工具和项目。 您可以连接到不同的主机平台，包括 Windows、macOS 和 Linux，并使用集成的 OpenSSH 实现安全且可定制的 SSH 连接。 Toolbox App 支持连接到远程 SSH 主机，以及 Coder、Gitpod 和 CodeCanvas 等提供商的环境。  远程 JetBrains IDE 工具管理 在本地工具管理功能的基础上，Toolbox App 将此功能扩展到远程环境。 这意味着您可以像在本地一样轻松地在远程主机上安装、访问、更新和监控 JetBr…

简介 JetBrains 以开发 IntelliJ IDEA、PyCharm 和 WebStorm 等世界上最受欢迎的 IDE 而闻名。 专属基础架构团队为开发提供支持，确保数百名开发者能够高效构建、测试和发布这些产品。 他们工作流的核心是 JetBrains 的自有 CI/CD 解决方案 TeamCity，这款解决方案支持构建自动化、测试以及可扩缩基础架构管理。 TeamCity 中的构建链示例 为了了解 TeamCity 如何支持这种大规模开发流程，我们与 IntelliJ Infrastructure 团队进行了对话，探讨他们如何为 700-800 名开发者管理 CI/CD 管道、运…

如何识别数据中可能揭示关键问题或隐藏机遇的异常模式？ 异常检测有助于识别严重偏离常规的数据。 时间序列数据由一段时间内收集的数据组成，通常包括趋势和季节性模式。 当模式被打乱时，时间序列数据中就会出现异常，异常检测也因此成为销售、金融、制造和医疗等行业的重要工具。 由于时间序列数据具有季节性和趋势等特征，需要专门的方法来有效检测异常。 在这篇博文中，我们将探讨一些流行的时间序列异常检测方法，包括 STL 分解和 LSTM 预测，并提供详细的代码示例帮助您入门。 企业中的时间序列异常检测 时间序列数据对许多企业和服务至关重要。 许多企业使用时间戳记录一段时间内的数据，由此分析变化和比较一段时间内…

近年来，我们的许多应用程序都由我们能够收集和处理的大量数据驱动。 有人可能会说我们正处于数据时代。 处理如此大量数据的一个重要方面是异常值检测 – 这个过程使我们能够识别离群值、超出预期范围的数据并展现反常的行为。 在科学研究中，异常值数据点可能是技术问题的原因，在得出结论时可能需要舍弃，或者，也可能带来新的发现。 在这篇博文中，我们将分析为什么使用机器学习进行异常值检测很有帮助，并探索使用 Python 检测异常值的关键技术。 您将学习如何实现 OneClassSVM 和孤立森林等流行方法，查看直观呈现这些结果的示例并了解如何将它们应用于实际问题。 异常值检测在哪里使用？ 异常值检测也是现代…

如果您一直在跟随我们的历程，您可能已经阅读过我们最近的博文完成不可完成的补全任务：JetBrains IDE 中 AI 补全的现状。 在那篇文章中，您可能还记得这张很酷的代码补全图表。 4 月份出现了些有趣的变化：我们的接受率有所上升，显式取消率（explicit cancel rate）有所下降。 在这篇博文中，我们将分析为什么以及如何在不重新训练生成模型的情况下获得这样的结果。  不能只依靠 LLM 提供代码建议的 LLM 是 AI 代码补全的核心，但不是全部。 幕后有很多事在发生，特别是在插件方面，例如决定： 何时显示建议。  建议应该是单行还是多行。 建议应该显示还是隐藏 – 例如…

面向主机游戏开发者的大新闻！ 在 2024.3 版本中，JetBrains Rider 增加了对 PlayStation®5 和 Xbox 游戏主机的支持，让您可以直接在您喜欢的游戏主机上构建、部署和调试 Unreal Engine 和自定义游戏引擎。 Rider 内置了对使用 C++ 的出色支持，提供大量强大功能，例如快速准确的导航、智能代码补全，以及数百种检查和快速修复。 如果您使用的是 Unreal Engine，可用功能更多：借助针对反射宏和 RPC 函数的特定检查，Unreal Header Tool 错误会在您输入时显示，并且 Rider 可以在 IDE 内创建 Un…

在本数据科学博文系列中，我们探讨了从哪里获取数据以及如何使用 pandas 探索数据，不过虽然这些数据对于学习非常有用，但它与我们所说的真实世界数据并不相似。 用于学习的数据通常已经过清理和整理，方便您快速学习而不必考虑数据清理，但真实世界数据存在问题并且很混乱。 真实世界数据需要清理才能提供有用的洞察，这就是本文的主题。  数据问题可能来自数据本身的行为、数据收集方式，甚至是数据输入方式。 流程的每个阶段都可能发生错误和疏忽。  我们在这里专门讨论数据清理而不是数据转换。 数据清理可以确保您从数据中得出的结论可以泛化到您定义的总体。 数据转换则涉及转换数据格式、对数据进行归一化和聚合数据等任…

Kotlin 开发者现在可以通过新推出的 JetBrains AI Assistant 插件（Beta版）在 Android Studio 中提升工作流程。 该插件提供 AI 驱动的编码辅助功能，包括代码建议、AI智能解释、重构建议、提交信息生成等——所有功能都集成在 Android Studio 中。依托 JetBrains 及第三方的大型语言模型（LLMs）1支持，它能帮助您更快地编写更优质的代码。 如何开始使用 要启用 AI Assistant，需使用 Android Studio Meerkat 2024.3.1 版本，进入插件市场搜索JetBrains AI…

搜索 Python Web 框架时，Django、Flask 和 FastAPI 这三个名字总会出现。 我们最新的 Python 开发者调查结果证实，这三个框架仍然是开发者使用 Python 进行后端 Web 开发的首选。 三个框架都是开源框架，并与最新版本的 Python 兼容。  但是，怎样才能确定哪个 Web 框架最适合您的项目呢？ 本文将探讨每个框架的优势和劣势，并比较框架的表现。 Django Django 是“自带电池”的全栈 Web 框架，被 Instagram、Spotify 和 Dropbox 等公司使用。 Django 框架被誉为“为面对截止日期的完美主义者打造的 Web …

Kubernetes 是一个开源容器编排平台，可以自动执行部署、扩缩和负载平衡，在 Django 应用程序的管理方面具有无与伦比的弹性和灵活性。 无论是启动小型项目还是管理复杂应用程序，Kubernetes 都能提供稳健的环境来增强您的 Django 应用程序，确保它能够满足现代 Web 开发的需求。 通过自动执行容器化应用程序的部署、扩缩和运作，Kubernetes（或 K8s）为快速发展的科技行业中的组织提供了许多好处。 无论您是想要增强部署技能的 Django 开发者，还是渴望探索 Django 集成的 Kubernetes 爱好者，本指南都可以满足您的需求。 (more&helli…

2025 年，Kotlin 基金会再度加入 Google Summer of Code (GSoC) 活动！贡献者申请已于本周开启，欢迎同学们踊跃尝试！今年，Kotlin 基金会在 GSoC 中的项目计划得到进一步扩大，贡献者们将可以直接参与到 Kotlin 开源项目的工作中，以自己的方式塑造 Kotlin 生态系统，同时获得来自 JetBrains、Google、Uber、Gradle 等业界知名企业资深工程师的指导，和相应的实习报酬。 和 Kotlin 一起参加 GSoC 你将收获什么? GSoC 旨在为开源软件开发引入新的贡献者。通过参与，你将： 为 Kotlin …

AI 模型发展迅猛，DeepSeek-R1 作为 OpenAI 的强劲竞争对手正在引起轰动。 但是，这些模型有多了解 Kotlin？ 它们能否生成可靠的代码、解释棘手的概念和帮助调试？ JetBrains Research 使用 KotlinHumanEval 和针对 Kotlin 相关问题设计的新基准测试了最新的 AI 模型，包括 DeepSeek-R1、OpenAI o1 和 OpenAI o3-mini。 我们考察了它们的整体表现，根据结果进行了排名，并研究了 DeepSeek 对实际 Kotlin 问题的回答，让您更清楚地了解这些模型能做什么和不能做什么。 AI 模型 Kotlin 基…