实际上，嘉兴换苹果电池要费用GitHubCopilot,DeepDev,IntelliCode以及其他以代码为中心的机器学习应用程序都能帮助开发者提供更好更快的代码。

随着冠状病毒爆发的突如其来的加速，突显了大部分企业对数字化转型的准备不足。它们仍面临的一个最大问题是“应用程序空白”，即缺乏终端用户需要的应用来有效地完成工作。尽管低代码和无代码工具通过用户界面(UI)构建器以及机器人处理过程自动化在一定程度上弥补了这一差距，但是还有许多工作要做。

一个选择就是利用机器学习提高开发者的工作效率。有些开发者已经在使用基于规则的基本工具来提供代码补全和公开方法，为什么不进一步构建一个通用代码大数据集，来分享如何应用通用设计模式?什么样的情况下用了什么算法?开发者是如何利用公共API的?

GitHubCopilot：人工智能的编码助手。

GitHub正是这么做的，它使用OpenAI的机器学习模型(一种类似于熟悉的GPT-3代码的语言模型)来构建和训练一个服务，它使用OpenAI的Codex机器学习模型来构建和训练一个服务，它可以在工作时与代码编辑一起提出下一步建议。GitHub把它叫做Copilot，把它描述为“人工智能结对程序员”。这种方法很有意思，说明Copilot是一个协作工具，而非规定性工具。

Copilot已经接受了公共资源库中数百万行代码的训练，并且作为VisualStudioCode扩展安装，Copilot可以在当前编辑器窗口的场景中工作，根据开发者输入的内容提供建议，并提供关于使用什么的详细信息。开发者的私有代码不用于培训使用新代码示例的服务。惟一的信号就是它使用的密码。

开发者不应该从一开始就期望Copilot所生成的代码是正确的。首先，这类应用程序还处于早期开发阶段，除初始数据集外很少进行培训。由于使用Copilot的人越来越多，而且Copilot也借鉴了他们的建议，所以它的建议应该会有所提高。然而，开发人员仍然需要决定他们所使用的代码片段以及如何使用它们。为了安全起见，Copilot生成的代码也需要小心。GitHub不可能审核它用于训练Copilot的所有代码。甚至在使用诸如Dependabot和CodeQL安全扫描器这样的工具时，仍然有大量质量不高的代码表现出坏模式和常见错误。

除了风险之外，Copilot中还有一些有趣的想法：它将接受开发者的意见，并将其转换成代码，或者建议如何使用作为持续集成(CI)/持续部署(CD)过程的一部分的测试。构建人工智能到持续集成(CI)/持续部署(CD)开发和测试部分是有意义的，因为它可以帮助开发人员减轻他们的负担，让他们专注于代码开发。与此同时，开发人员仍然需要确保这些测试是合适的，并且它们提供了适当的代码覆盖级别。开发者一次并不局限于一种解决方案，因为在编辑器中可以浏览结果，并在接受之前确定最佳的解决方案。

DeepDev：这是为开发者设计的人工智能模型。

为了支持应用开发者，微软公司正在开发自己的机器学习模型。DeepDev的原型服务还没有公开，但是可以看到一些文档。看起来DeepDev在发布后使用了类似于GitHub公司的Copilot的技术，但是可能会有更广泛的模型集。

像Copilot一样，DeepDev接受了混合开放源码和通用文档的培训，重点是理解和使用源代码。其中一些模型更为一般，需要根据开发人员的源代码进行额外的培训，而另一些模型被设计用来处理特定的常见任务。

开发者需要合适的API密钥才能访问DeepDev，然后再把这些工具构建到自己的代码中。DeepDev似乎是一种利用微软公司的机器学习模型来扩展自己的工具的方法，允许这些模型被构建到持续集成(CI)/持续部署(CD)中，以在签入代码时产生测试。

智能感知到智能代码。

通过AI进行编码是一项有趣的进展，嘉兴换苹果电池要费用将产生更好的开发工具。像VisualStudio的智能感知和IntelliCode这样的技术已经能够在编写代码时使用代码完成和实时编译工具调试代码，从而提高开发效率。IntelliCode已经使用GitHub公共资源库来构建代码补全模型，使用GitHub来衡量代码质量。

情景对于任何机器学习编码工具都至关重要。假如开发者使用一套API，那么工具就需要对API的使用作出回应，而其他人则不会这么做。再一次强调，这个工具需要在开发人员编写的代码的基础上提供合适的方法。有足够大的训练数据集和反应模型是至关重要的。所需的是一种工具，它可以帮助开发人员更快地交付他们想要交付的东西，而不必在其他项目中重复同样的错误。

IntelliCode可能是最成熟的人工智能助手，也是最不显眼的，但与IntelliSense非常相似。开发者不仅仅是在VisualStudio中使用它，它还可以用作VisualStudioCode扩展，因此它可以作为您日常开发环境选择的一部分。除标准版外，微软还提供了Insider版，允许开发者测试即将发布的功能。Python的API示例示例就是当前Insider版本中的一个有用的工具。开发者可以在一个单独的编辑器窗口中根据流行程度将它们分组，因此可以复制粘贴到他们的代码中，也可以简单地使用它们作为如何使用API的指导方针，利用VisualStudioCode内置的REPL查找调用，为开发人员提供所需的响应。其它Insider工具包括一种为公共JavaScript库生成日期/时间格式的方法，通过举例说明了如何显示它们。

生成数据转换的代码。

这种样例编程是在开发过程中增加人工智能帮助的另一种有用的方式。在Excel、许多Azure、PowerPlatform和SQLServer中都使用了微软研究院的PROSE(使用示例进行程序合成)。VisualStudio把它作为IntelliCode重构工具的一部分，寻找开发人员代码中的模式，并提出可以重用它们的位置。它还是一种有用的方法，可以提取数据并对其进行一致转换，生成接受输入并以期望的输出格式交付的代码。

最好的办法是把AI辅助开发工具看作内置在编辑器中的配对程序员。这并非是为开发者生成代码的机器。相反，把它看作是加速开发过程、减少错误、实现重复任务自动化的建议。由开发人员的编辑器提出测试建议，以帮助采用测试驱动的开发，并基于期望的输出生成正则表达式和转换，从而简化字符串和数据操作。

若要克服这一缺陷，开发人员需要更快更一致地交付代码。在开发过程中加入机器学习，而不会破坏这个过程。像StackOverflow这样的工具通过提供示例来帮助其他开发人员解决相同或类似问题。

以人工智能为基础的新工具将更加深入地解析和理解数以百万计的无文档代码行，嘉兴换苹果电池要费用并在开发人员需要的时候发现有用的片段，而不必进行搜索。开发者所要做的就是编写代码，一旦出现问题，就去解决。