学会用AI:释放创意,解放双手,工作再多也不慌

随着人工智能(AI)技术日渐成熟,AI在软件开发领域的应用也更加广泛。以前我们谈到AI时,常常会想到复杂的算法和深奥的理论,但如今,AI正在悄然改变着程序员的日常工作方式。从AI代码生成模型到AI编程助手应用,它们不仅仅是一小部分,更是未来程序开发的新趋势。

过去,编写代码一直是一项枯燥乏味、需要长时间投入的工作。尤其是在程序员35岁危机和裁员风险日益严峻的情况下,对于年过35的程序员而言,面临更大的挑战。然而,随着人工智能的介入,这种现状发生了改变,为程序员们注入了新的活力和创意,同时为提高工作效率开启了新的大门。

AI编程助手应用实战:提高工作效率的利器

1. 代码生成模型

AI代码生成模型基于人工智能算法,能够根据简要的输入生成符合需求的代码框架。这种智能化的代码生成方式极大地缩短了开发时间,使程序员能够更专注于代码的逻辑和功能。让我们以一个简单的Python代码生成模型为例:

import tensorflow as tf

# 构建一个简单的神经网络

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

# 使用AI代码生成模型生成神经网络模型

input_dim = 784 # 输入维度,以MNIST数据集为例

output_dim = 10   # 输出维度,表示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代码生成模型根据输入的维度和输出维度,自动生成了一个简单的神经网络模型。

2.AI函数生成器

FuncGPT(慧函数)支持所有类型函数创建。通过自然语言描述Java函数需求,实时生成高质量、高可读性的Java函数代码。生成代码可直接复制到IDEA,或一键导入Java全自动开发工具函数库。

我们以一个Java函数实现BigDecimal的表达式运算需求为例,创建“bigDecimal表达式计算”这样一个描述功能的自然语言语句,点击生成代码,仅用23秒,模型就自动生成了与之对应的完整函数代码,程序员可直接使用。

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)更加灵活和可扩展,使用栈的数据结构来处理表达式中的操作符和数字,通过读取每一个字符,并根据情况进行相应的处理。

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3. 智能提示与建议

AI编程助手应用能够根据上下文和历史代码提供智能提示与建议。它通过分析代码结构、变量、函数等信息,为程序员提供准确的建议,节省了程序员搜索文档的时间,也避免了一些常见的错误。让我们以Python语言为例:

# 在Python中使用AI编程助手提供的智能提示与建议

def calculate_area(radius):

  # AI编程助手建议:可以使用math库中的pi常数

  area = math.pi * radius**2

  return area

在这个案例中,AI编程助手为程序员建议了更好的实现方式,使用了math库中的pi常数来计算圆的面积。

4. 自动化测试与部署

AI编程助手能够自动分析代码,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。让我们以自动化测试为例:

# 使用AI编程助手自动生成测试用例

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编程助手可以分析函数的输入输出,自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,让未来更智能

AI代码生成模型和编程助手应用的出现,不仅仅是技术进步的体现,更是人工智能赋能产业发展的生动写照。它们为程序员们提供了更高效、更创新、更智能的工作方式,让编程变得更加简单、有趣,也为软件开发领域注入了新的活力。在未来,随着AI技术的不断发展,我们相信AI将在编程领域展现出更加广阔的应用前景,为我们带来更多的惊喜和便利。

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