1. 什么是Cursor？
Cursor是一款集成GPT-4的IDE开发工具（也有版本基于ChatGPT-3.5），能够根据用户需求自动生成代码。它以其强大的功能和便捷的操作，成为开发者的得力助手。
2. 如何下载Windows版本的Cursor？
为了方便大家，这里提供百度网盘的下载地址：
- 下载链接：https://pan.baidu.com/s/1Zsmu5dCbP-APwtmiSVBCpA
- 提取码：otum
3. 安装步骤
- 启动安装程序：
- 下载完成后，双击安装文件，启动安装程序。
- 跳过Copilot连接：
- 在出现的界面中，选择“Continue”继续，暂时跳过连接Copilot的步骤。
- 进入设置：
- 安装完成后，点击右上角的齿轮按钮进入设置。
- 连接GitHub：
- 在设置页面，点击连接GitHub的选项。
- 登录GitHub：
- 点击生成的链接，输入GitHub账号和密码登录。
- 授权完成：
- 登录后，点击绿色按钮完成授权。
- 结束设置：
- 最后点击“Done”完成设置。
4. 使用Cursor进行代码生成
- 快捷键操作：
- 按住
Ctrl + K键，弹出输入窗口，输入你想要的功能。
- 代码生成：
- 工具会自动生成代码。例如，以下是通过Cursor生成的AlexNet模型代码：
python
import torch.nn as nn
class AlexNet(nn.Module):
def init(self, num_classes=1000):
super(AlexNet, self).init()
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
)
self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6))
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Dropout(),
nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(),
nn.Linear(4096, 4096),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(4096, num_classes),
)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = self.avgpool(x)
x = x.view(x.size(0), 256 * 6 * 6)
x = self.classifier(x)
return x
- 代码解释：
- 使用
Ctrl + L键可以询问代码的含义。例如，对冒号排序代码的解释将以英文显示。
5. 结语
Cursor作为一款IDE工具，功能强大且操作便捷，是开发者提升效率的理想选择。如果您需要订阅海外线上服务，可以尝试👉 野卡 | 一分钟注册，轻松订阅海外线上服务。