Cursor：集成GPT-4的IDE开发工具使用指南

• 文章

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

  1. 启动安装程序：
  2. 下载完成后，双击安装文件，启动安装程序。

安装界面

  1. 跳过Copilot连接：
  2. 在出现的界面中，选择“Continue”继续，暂时跳过连接Copilot的步骤。

跳过Copilot

  1. 进入设置：
  2. 安装完成后，点击右上角的齿轮按钮进入设置。

设置按钮

  1. 连接GitHub：
  2. 在设置页面，点击连接GitHub的选项。

连接GitHub

  1. 登录GitHub：
  2. 点击生成的链接，输入GitHub账号和密码登录。

GitHub登录

  1. 授权完成：
  2. 登录后，点击绿色按钮完成授权。

授权完成

  1. 结束设置：
  2. 最后点击“Done”完成设置。

设置完成

4. 使用Cursor进行代码生成

  1. 快捷键操作：
  2. 按住Ctrl + K键，弹出输入窗口，输入你想要的功能。

快捷键操作

  1. 代码生成：
  2. 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
  1. 代码解释：
  2. 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。

代码解释

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。

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