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随着人工智能（AI）技术日渐成熟，AI 在软件开发畛域的利用也更加宽泛。以前咱们谈到 AI 时，经常会想到简单的算法和深奥的实践，但现在，AI 正在悄悄扭转着程序员的日常工作形式。从 AI 代码生成模型到 AI 编程助手利用，它们不仅仅是一小部分，更是将来程序开发的新趋势。
过来，编写代码始终是一项枯燥乏味、须要长时间投入的工作。尤其是在程序员 35 岁危机和裁员危险日益严厉的状况下，对于年过 35 的程序员而言，面临更大的挑战。然而，随着人工智能的染指，这种现状产生了扭转，为程序员们注入了新的生机和创意，同时为进步工作效率开启了新的大门。
AI 编程助手利用实战：进步工作效率的利器
- 代码生成模型
AI 代码生成模型基于人工智能算法，可能依据简要的输出生成合乎需要的代码框架。这种智能化的代码生成形式极大地缩短了开发工夫，使程序员可能更专一于代码的逻辑和性能。让咱们以一个简略的 Python 代码生成模型为例：
import tensorflow as tf
# 构建一个简略的神经网络
def build_neural_network(input_dim, output_dim):
model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
tf.keras.layers.Dense(output_dim, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
return model
# 应用 AI 代码生成模型生成神经网络模型
input_dim = 784 # 输出维度，以 MNIST 数据集为例
output_dim = 10 # 输入维度，示意 10 个数字的分类
generated_model = build_neural_network(input_dim, output_dim)
generated_model.summary()
在这个案例中，AI 代码生成模型依据输出的维度和输入维度，主动生成了一个简略的神经网络模型。
2．AI 函数生成器
FuncGPT（慧函数）反对所有类型函数创立。通过自然语言形容 Java 函数需要，实时生成高质量、高可读性的 Java 函数代码。生成代码可间接复制到 IDEA，或一键导入 Java 全自动开发工具函数库。
咱们以一个 Java 函数实现 BigDecimal 的表达式运算需要为例，创立“bigDecimal 表达式计算”这样一个形容性能的自然语言语句，点击生成代码，仅用 23 秒，模型就主动生成了与之对应的残缺函数代码，程序员可间接应用。
else if (ch == '(') {operatorStack.push(ch);
} else if (ch == ')') {while (!operatorStack.isEmpty() && operatorStack.peek() != '(') {BigDecimal result = performOperation(numberStack, operatorStack);
numberStack.push(result);
}
if (!operatorStack.isEmpty() && operatorStack.peek() == '(') {operatorStack.pop();
}
在这个案例中，FuncGPT（慧函数）更加灵便和可扩大，应用栈的数据结构来解决表达式中的操作符和数字，通过读取每一个字符，并依据状况进行相应的解决。
收费应用链接：https://suo.im/76zkC
- 智能提醒与倡议
AI 编程助手利用可能依据上下文和历史代码提供智能提醒与倡议。它通过剖析代码构造、变量、函数等信息，为程序员提供精确的倡议，节俭了程序员搜寻文档的工夫，也防止了一些常见的谬误。让咱们以 Python 语言为例：
# 在 Python 中应用 AI 编程助手提供的智能提醒与倡议
def calculate_area(radius):
# AI 编程助手倡议：能够应用 math 库中的 pi 常数
area = math.pi * radius**2
return area
在这个案例中，AI 编程助手为程序员倡议了更好的实现形式，应用了 math 库中的 pi 常数来计算圆的面积。
- 自动化测试与部署
AI 编程助手可能主动剖析代码，生成测试用例，甚至进行自动化部署，从而使得测试和部署过程更加高效。让咱们以自动化测试为例：
# 应用 AI 编程助手主动生成测试用例
def test_addition():
assert addition(3, 5) == 8
assert addition(-1, 1) == 0
assert addition(0, 0) == 0
在这个案例中，AI 编程助手能够剖析函数的输入输出，主动生成对应的测试用例，使得测试流程更加自动化、高效。
总结：AI 编程助手，让将来更智能
AI 代码生成模型和编程助手利用的呈现，不仅仅是技术提高的体现，更是人工智能赋能产业倒退的活泼写照。它们为程序员们提供了更高效、更翻新、更智能的工作形式，让编程变得更加简略、乏味，也为软件开发畛域注入了新的生机。在将来，随着 AI 技术的一直倒退，咱们置信 AI 将在编程畛域展现出更加广大的利用前景，为咱们带来更多的惊喜和便当。
