


Aplikasi Kecerdasan Buatan dalam Pembangunan Perisian: Automasi dan Pengoptimuman
Sebagai teknologi termaju, kecerdasan buatan (AI) menunjukkan potensi besar dalam pelbagai bidang. Dalam bidang pembangunan perisian, aplikasi kecerdasan buatan juga telah menarik perhatian yang meluas. Daripada mengautomasikan tugas kepada pengoptimuman kod, AI membawa banyak cara inovatif untuk pembangun meningkatkan kecekapan, kualiti dan kreativiti. Artikel ini akan meneroka aplikasi kecerdasan buatan dalam pembangunan perisian, menumpukan pada pembangunan automasi dan pengoptimuman
Tugas automatik
1 Penjanaan kod buatan, asas B
. Coretan kod kecerdasan dan juga modul lengkap boleh dijana secara automatik. Ini sangat membantu pembangun untuk mencipta rangka kerja asas dengan cepat, menjimatkan masa dan usaha. Contohnya, beberapa alatan kecerdasan buatan boleh menghasilkan kod boilerplate berdasarkan keperluan, membolehkan pembangun mula bekerja dengan lebih pantas
2. Ujian automatik
Kecerdasan buatan boleh digunakan pada ujian automatik, dengan itu mengurangkan beban kerja ujian manual. Ujian automatik boleh menemui ralat dan kelemahan dalam kod dengan lebih pantas dan melakukan penyepaduan berterusan apabila kod berubah untuk memastikan kualiti perisian. Dengan mempelajari aspek aplikasi yang berbeza, AI boleh menjana kes ujian yang lebih komprehensif
3 Penyerahan dan operasi automatik
Kecerdasan buatan memainkan peranan penting dalam penggunaan dan operasi perisian. Dengan mempelajari data prestasi sejarah aplikasi, AI boleh membantu dalam mengoptimumkan peruntukan sumber dan pengimbangan beban untuk meningkatkan prestasi dan ketersediaan. Alat penggunaan automatik juga boleh menaik taraf aplikasi secara automatik berdasarkan perubahan, mengurangkan berlakunya ralat manusia
Pengoptimuman kod dan cadangan pintar
1. dan Tabiat pengaturcaraan yang tidak cekap. Ini membantu pembangun mengikuti amalan terbaik semasa menulis kod, dengan itu meningkatkan kualiti dan kebolehselenggaraan kod.
2. Cadangan Pintar
Alat AI boleh memberikan pembangun cadangan pintar untuk membantu mereka membuat keputusan yang lebih baik semasa menulis kod. Sebagai contoh, AI boleh menyediakan cadangan penamaan berubah-ubah, cadangan pemfaktoran semula kod, dsb. berdasarkan konteks, dengan itu menjadikan kod lebih piawai dan boleh dibaca.
Penyelesaian masalah pintar dan penyahpepijatan
1. Pengesanan dan pembaikan ralat automatik
AI boleh mengesan kemungkinan ralat dan anomali dengan menganalisis data masa jalan aplikasi dan memberikan cadangan pembaikan. Ini membantu pembangun menemui dan menyelesaikan isu dengan lebih cepat, sekali gus mengurangkan kesan kegagalan
2. Penyahpepijatan Pintar
Kepintaran buatan mampu menganalisis kod dan data masa jalan untuk membantu pembangun mencari punca masalah . Ia boleh memberikan lebih banyak cadangan penyahpepijatan yang disasarkan, dengan itu mempercepatkan proses penyelesaian masalah
Ramalan dan perancangan
1 Pengurusan dan peramalan projek
Menggunakan kecerdasan buatan boleh menganalisis prestasi projek dan meramalkan sejarah projek. Kemajuan dan Risiko. Ini membantu pasukan merancang sumber dengan lebih baik, meramalkan masa penghantaran dan mengambil langkah yang sesuai untuk mengelakkan masalah yang mungkin berlaku
2 Pembantu Pengaturcaraan
Sesetengah pembantu pengaturcaraan AI boleh meramalkan berdasarkan input pembangun Sekatan kod yang mungkin. Ini membantu pembangun menulis kod dengan lebih lancar dan meningkatkan kecekapan pengaturcaraan
Ringkasan
Aplikasi kecerdasan buatan dalam pembangunan perisian secara beransur-ansur mengubah cara dan proses pembangunan. Daripada mengautomasikan tugas kepada pengoptimuman kod, AI menyediakan pembangun dengan lebih banyak alat dan sumber untuk meningkatkan kecekapan pembangunan, kualiti kod dan pengalaman pengguna. Memandangkan teknologi kecerdasan buatan terus berkembang dan berinovasi, kami boleh mengharapkan untuk melihat lebih banyak alat dan kaedah pembangunan pintar pada masa hadapan
Walau bagaimanapun, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa aplikasi kecerdasan buatan dalam pembangunan perisian masih dalam peringkat yang berkembang. Walaupun ia membawa banyak potensi faedah, ia juga memerlukan pembangun untuk menggunakannya dengan berhati-hati. Alat AI boleh membuat kesilapan atau membuat kesilapan, jadi pembangun masih perlu mempunyai pemahaman yang mendalam tentang kod dan aplikasi mereka untuk memastikan kualiti dan keselamatan mereka #
#🎜🎜. #
Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi Kecerdasan Buatan dalam Pembangunan Perisian: Automasi dan Pengoptimuman. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
