敲代码遇到难题怎么办？这个项目无需联网也能帮你找到解决方案

 许多开发人员在编程过程中碰到问题，敲代首选都是码遇目无打开浏览器，搜索问题，到难并尝试找出答案，题办现在，个项有一个神器可以让你不用这么麻烦了。需联

这个名为codequestion的网也神器，是解决一个基于archive.org上的Stack Exchange Dump构建的。使用来自Stack Exchange的敲代数据，codequestion针对预先训练的码遇目无模型在本地运行。

安装后你无需网络连接，到难你只需要在终端输入问题，题办就可以得到答案，个项搜索出来的需联结果和你在浏览器上搜索的没有什么两样。

目前，网也codequestion知道的人并不是很多，只获得 117 个Star，云服务器提供商累计分支 11 个（Github地址：https://github.com/neuml/codequestion），下面一起来看看具体使用方法：

安装方式

最简单的安装方式是通过pip和PyPI：

pip install codequestion 

你也可以直接从GitHub安装codequestion。建议使用Python虚拟环境，支持Python 3.6+：

pip install git+https://github.com/neuml/codequestion 

下载模型

一旦安装了Codequestion，就需要下载模型。

python -m codequestion.download 

该模型将存储在〜/ .codequestion /中，预训练的模型可以从Github详情页面获取

$ git reset --hard 

可以自定义代码问题以针对自定义的问题解答存储库运行，目前，仅支持Stack Exchange模型。

运行查询

运行查询最快的方法是启动一个codequestion shell

$ git reset --hard 

技术原理

原始数据转储处理：codequestion的运行原理是怎样的呢？首先是原始数据转储处理，来自Stack Exchange库的原始7z XML转储通过一系列步骤进行处理。仅检索得分高且得分高的问题存储，问题和答案被合并到一个名为questions.db的SQLite文件中。questions.db的源码下载模式如下：

$ git reset --hard 

索引编制：codequestion工具为questions.db建立了一个句子嵌入索引。单词嵌入模型是基于questions.db构建的自定义fastText模型。一旦将每个标记转换为单词嵌入，就会创建加权句子嵌入。词嵌入使用BM25索引对资源库中的所有token进行加权。但有一个重要的修改：标签被用来提升标签标记的权重。将questions.db转换为句子嵌入的集合后，会将它们标准化并存储在Faiss中，从而可以进行快速相似性搜索。

查询方式：codequestion使用与索引相同的方法对每个查询进行标记。这些标记用于构建句子嵌入。针对Faiss索引查询该嵌入，以找到最相似的问题。

除此之外，创建者还在Github项目详情页介绍了如何使用Stack Exchange构建代码问题模型。感兴趣的伙伴们赶紧收藏。