腾讯云AI代码助手:程序员的智能伙伴

原创

用户11240790

修改于 2024-08-12 18:20:44

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修改于 2024-08-12 18:20:44

前言

随着人工智能技术的快速发展,AI代码助手正在彻底改变软件开发的流程。在这一趋势下,腾讯云AI代码助手应运而生,凭借其独特优势和巨大潜力,为开发者带来了新的可能性。本文将深入探讨腾讯云AI代码助手,评估其在实际编程中的表现和潜力,为开发者提供实用参考。

腾讯云 AI 代码助手，是一款辅助编码工具，基于混元代码大模型，提供技术对话、代码补全、代码诊断和优化等能力。为你生成优质代码，帮你解决技术难题，提升编码效率。

产品优势

腾讯混元模型基于腾讯混元代码模型，帮助腾讯各个部门训练接入不同的代码模型，腾讯内部超过50%的研发都在使用的代码助手。
支持多种语言支持 Python, JavaScript/TypeScript, Java, C/C++, Go, C#, Rust, Swift, Lua, Kotlin, TSX/JSX, Vue, Proto, PHP 等语言/框架。
支持主流IDE VS Code 和 JetBrains 全家桶。
提升研发效率通过技术对话与代码补全，辅助生成业务代码、注释、单元测试等内容，大幅提高开发效率。
加速开发流程辅助补全、BUG 诊断、生成测试，释放机械性工作, 专注代码创作。
体验开发无障碍对话学习、快速理解、规范编写、缩短学习曲线, 开发少走弯路。

开发环境配置

首先，我们进入官网，点击免费使用。

下载环境，官网给出了Visual Studio Code和JetBrains IDEs两种主流IDE的环境下配置腾讯云AI代码助手的详细步骤。

下面，我们以Visual Studio Code配置腾讯云AI代码助手为例，安装腾讯云AI代码助手。

如图所示，首先点击拓展，然后进行搜索，即可安装。

当安装完成时，会自动弹出窗口，需要我们登录腾讯云。

若之前没有登录过，则需要我们进行注册，并完成实名认证。

使用实例

一、技术问答

在我们写代码时，当我们遇到技术上的难题，比如说概念不清或是对代码产生疑问。我们都可以直接在编辑器旁边询问我们的腾讯云AI代码小助手，它会给出我们详细的解答。

如下，我向腾讯云AI代码助手提出了机器学习上的一些概念问题，如“过拟合和欠拟合的概念以及如何避免它们？” ，“什么是支持向量机以及它在什么条件下表现最好？”，我们发现，腾讯云AI代码助手都给出了较为准确的解答。

二、代码生成

而且，我们可以使用腾讯云AI代码助手从0到1生成完整的代码，对于一个小任务，可以说是十分方便。

如下面，我们使用腾讯云AI代码助手生成使用波士顿数据集的线性回归模型的预测，以及计算模型的平均方差。

三、代码修正

在我们写代码的过程中，经常会遇到个各种bug，使用腾讯云AI代码助手就可以帮助我们轻松解决。

如图所示，下面是一段K-means聚类算法的Python实现,但其中包含一些错误。

然后我们选中全部代码，点击腾讯云AI代码助手->修复代码。

下面我们使用腾讯云AI代码助手修复一下代码。

腾讯代码AI助手给出的修改建议如下：

在最后一行中，它给出了修改建议，"将centroids改为clustercenters"。

我们进行代码的修改。

我们发现代码没有问题了！

输出结果如下：

四、生成文档

当我们导入别人的项目时，难免会有一些看不懂的地方，这时希望如果有详细的注释就好了。

腾讯云AI助手就可以帮助我们的代码生成详细的文档！

五、根据上下文补全代码

此外，腾讯云AI代码助手还可以帮助我们根据注释描述以及上下文，生成业务逻辑代码与函数。

具体我们来实现一下。

下面是一段我们的原始代码，其中关于混淆矩阵的可视化，我们有一些疑问，想问AI代码助手生成一下。

#导入库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import matplotlib as mpl
import scipy
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import precision_score,recall_score ,f1_score
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier

#读取数据
file_path_2="D:\数据\修改1.xlsx"
data_2=pd.read_excel(file_path_2)
data_1=data_2.loc[:,['性别','年龄','BMI','有无手术史','有无既往史',
                     '是否吸烟','是否酗酒','有无PONV','有无晕动史','镇静药名称',
                     '是否出现了恶心呕吐的情况是']]
data_1['是否出现了恶心呕吐的情况是']=data_1['是否出现了恶心呕吐的情况是'].map({0:1,1:0})
data_1=pd.DataFrame(data_1)    ##用data_1即可
#data__1=data_1.to_excel('d:/数据/问题一分类预测.xlsx')

#切分数据和标签
X=data_1.iloc[:,:-1]
y=data_1.iloc[:,-1]

#将数据集拆分为训练样本集和测试样本集
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=2023)

###建立Ada+决策树模型
ada_clf=AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(criterion='gini',splitter='random',
                                                  max_depth=100,min_samples_split=10,min_samples_leaf=2,
                                                  min_weight_fraction_leaf=0,max_features=10,max_leaf_nodes=500),
                                                  n_estimators=100,learning_rate=0.3,random_state=2023)

#准确率
print("AdaBoost+决策树-------->>>>>")
ada_clf.fit(X_train,y_train)
print(ada_clf.score(X_test,y_test))

#混淆矩阵
y_pred=ada_clf.predict(X_test)
confmat=confusion_matrix(y_true=y_test,y_pred=y_pred)
print(confmat)

####这里需要生成一个混淆矩阵的可视化

#获取模型的精准率、召回率及F1-score
#精准率
print('Precision:%.4f'%precision_score(y_true=y_test,y_pred=y_pred))
#召回率
print('Recall:%.4f'%recall_score(y_true=y_test,y_pred=y_pred))
#F1
print('F1:%.4f'%f1_score(y_true=y_test,y_pred=y_pred))

接下来我们使用腾讯云AI代码助手生成一下。

我们直接用注释写下我们的代码生成建议即可，然后按回车或者空格触发补全。

然后我们的按 Tab 接受建议即可。

那么使用腾讯云AI代码助手就很快的实现了。