Архив за месяц: Ноябрь 2024

Cursor AI в iOS разработке. Приложение «Фото с Flickr.com». Часть 1.

Опубликовано автором

Мне хотелось посмотреть, как работает ИИ Редактор кода Cursor AI на примере создания iOS приложения с выборкой данных с ресурса, который не требует API key и платной подписки. И этим ресурсом оказались публичные фотографии с Flickr.com.

Задача

Создать UI iOS приложения со строкой поиска вверху и сеткой Grid под ней для отображения миниатюр фотографий наподобие:

Пользователь должен иметь возможность вводить текст в строку поиска и видеть набор фотографий, теги которых tags соответствуют строке поиска. Строка поиска может содержать одно слово (например, “rose”) или разделенные пробелами слова(например, “forest bird” (лес птица)).

Функциональные требования:

  • Список фотографий извлекается с помощью API из Flickr типа: https://api.flickr.com/services/feeds/photos_public.gne?format=json&nojsoncallback=1&tags=porcupine (замените слово «porcupine» на то, которое ввел пользователь).
  • При выполнении поиска отображается индикатор хода выполнения, не блокируя UI.
  • При нажатии на изображение должно быть показано View с подробной информации о фотографии.
Читать далее →

Статистика созданных ChatGPT алгоритмов Expeсtimax и Monte Carlo для игры 2048

Опубликовано автором

В предыдущих постах — iOS приложения игры 2048 в SwiftUI  с ChatGPT 4-o. Часть 1, iOS приложения игры 2048 в SwiftUI  с ChatGPT 4-o. Часть 2. Анимация и UI, iOS приложения игры 2048 в SwiftUI  с ChatGPT 4-o. Часть 3. ИИ, — я рассказала о том, как ChatGPT помог создать эффективные ИИ алгоритмы Expectimax  и Monte Carlo для игры 2048. Это стохастические алгоритмы, то есть их результаты — максимальное значение value плитки maxTile и счет score — случайные величины. Хотелось бы иметь экспериментальное распределение этих случайных величин в виде гистограмм для того, чтобы выбрать их оптимальные параметры.

Приложение Game2048ChatGPT было расширено c целью сохранения результатов многократных запусков алгоритмов Expectimax  и Monte Carlo  в базе данных (БД) SwiftData для последующего статистического анализа. При написании кода максимально использовался ИИ ChatGPT, который иногда, ломая все стереотипы программирования, предлагает очень оригинальные решения, и именно это помогло получить такой лаконичный и читабельный код для нашей статистической задачи. Этот код находится на GitHub.

Я не буду утомлять вас протоколом взаимодействия с ChatGPT, a сразу приведу результаты статистических исследований, которые оптимальным образом помогли настроить параметры ИИ алгоритмов  Expectimax  и Monte Carlo.

Читать далее →