Wing Pro 11 的新增功能

Wing Pro 11 的新增功能

Wing Pro 11.0.1 (macOS, Linux, Windows) - Python IDE

Wing Python IDE

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Wing Python IDE: The Intelligent Development Environment for Python

Wing Python IDE 专为 Python 设计,可提供更高效的开发体验。

Wing 11 新增功能

Wing 11 Screen Shot

改进的 AI 辅助开发

Wing 11 通过引入两个独立工具 AI CoderAI Chat,改进了 AI 辅助开发的用户界面。AI Coder 可用于在当前编辑器中编写、重构或扩展代码,而 AI Chat 则可用于就代码提问或迭代设计与开发新代码,而无需直接修改编辑器中的代码。

Wing 11 的 AI 辅助开发功能现在不仅支持 OpenAI,还支持 Claude、Grok、Gemini、Perplexity、Mistral、Deepseek 以及任何兼容 OpenAI Completions API 的 AI 提供商。

此版本还改进了 AI 请求上下文的设置,使自动或手动选择和描述的上下文项都可以与 AI 请求配对。AI 请求上下文现在可以存储,并可选择在所有项目间共享,也可以独立用于不同的 AI 功能。

AI 请求现在也可以存储在当前项目中,或在所有项目中共享。Wing 预设了一组常用请求。除了可以修改当前编辑器中的代码外,存储的请求还可以用于创建新的未命名文件,或在 AI Chat 中运行。Wing 11 还引入了在编辑器中修改代码的选项,包括替换代码、注释代码,或启动差异/合并会话以接受或拒绝更改。

Wing 11 还支持使用 AI 基于提交的更改生成提交信息。

现在还可以配置多个 AI 提供商,以便更方便地访问不同模型。

详情请参阅 Wing 11 “帮助”菜单中的 Wing Manual 下的 AI Assisted Development

使用 uv 进行包管理

Wing Pro 11 在“新建项目”对话框和“Packages”工具中新增对 uv 包管理器的支持。

详情请参阅 Wing 11 “帮助”菜单中 Wing Manual 下的 Project Manager > Creating Projects > Creating Python EnvironmentsPackage Manager > Package Management with uv

改进的 Python 代码分析

Wing 11 改进了对如下内容的代码分析:如字典和集合等字面量、参数化类型别名、typing.Self、在定义 defclass 行中声明的类型变量、使用 [...] 的泛型类,以及 *.pyi 文件中的 __all__

本地化更新

Wing 11 更新了德语、法语和俄语本地化,并新增了一个实验性的 AI 生成的西班牙语本地化。西班牙语本地化以及法语和俄语中新增的 AI 翻译字符串可通过新的 User Interface > Include AI Translated Strings 首选项启用。

改进的差异/合并功能

Wing Pro 11 在编辑器之间新增了浮动按钮,使差异比较和合并操作更加便捷,支持撤销先前的合并操作,并在处理草稿缓冲区、滚动锁定和合并范围尺寸方面有更好表现。

详情请参阅 Wing 11 “帮助”菜单中 Wing Manual 下的 Difference and Merge

其他次要功能和改进

Wing 11 还改进了自定义快捷键绑定界面,新增了 Files > Auto-Save Files When Wing Loses Focus(Wing 失去焦点时自动保存文件)首选项,在打开包含无效 Python 可执行文件配置的项目时立即发出警告,支持清除最近使用菜单,扩展了项目配置中可用的特殊环境变量集,并进行了一些其他错误修复和可用性改进。

变更与不兼容事项

由于 Wing 11 用 AI CoderAI Chat 替代了原有的 AI 工具,并且 AI 配置方式与 Wing 10 完全不同,您需要在 Wing 11 中手动重新配置 AI 集成。此操作可通过 AI 菜单中的 Manage AI Providers 完成。添加第一个 AI 提供商配置后,Wing 会将其设为默认提供商。您可以通过 AI 菜单中的 Switch to Provider 在多个提供商之间切换。

下载地址

Wing Pro - Version 10.0.10 - Released 2025-05-28

Wing Pro - Version 11.0.1 - Released 2025-06-05

请访问:https://sysin.org/blog/wing-pro/

  • Wing Pro 10 for macOS Universal
  • Wing Pro 10 for Linux x64 (deb, rpm, tar)
  • Wing Pro 10 for Linux arm64 (deb, rpm, tar)
  • Wing Pro 10 for Windows x64

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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