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2024年04月
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04.07 23:25:16
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强化学习第1天：强化学习概述
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自然语言处理：电脑如何理解我们的语言？
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深度学习第4天：感知机模型
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机器学习实战第3天：手写数字识别
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自然语言处理：transfomer架构
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基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统
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面向对象编程——Python中的类
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2024年01月
-
01.30 13:47:27
回答了问题
2024-01-30 13:47:27
只允许用 AI 写代码，不允许程序员手写，你怎么看这种做法？
赞4 踩0 评论0 -
01.19 19:04:10发表了文章
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2024-04-07
机器学习库：pandas
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回答了问题
2024-01-30
只允许用 AI 写代码，不允许程序员手写，你怎么看这种做法？
AI编码助手的目标是通过自动化代码的生成、补全和优化等方式，提高开发效率，减轻开发者的工作负担，使他们更专注于解决更复杂、创造性的问题。以下是对AI编码助手能否提效的观点：
正面观点：
提高开发效率： AI编码助手能够根据上下文和注释自动补全代码，加速编码过程，尤其在重复性工作方面效果显著。降低错误率： AI编码助手可以通过分析代码上下文，更好地捕捉潜在的错误，帮助避免一些常见的编码错误。
减轻机械性劳动： 将一些机械性、重复性的工作交给AI处理，使开发者能够更专注于设计和架构等更高层次的任务。
提供参考和提示： AI编码助手可以为开发者提供代码编写的参考和提示，促使他们采用最佳实践，提高代码质量。
反面观点：
局限性： AI编码助手的能力受到其训练数据和算法的限制，可能在某些特定场景或领域表现不佳，无法完全替代人工的创造性思维。代码质量问题： 自动生成的代码可能过于依赖于模板或已有的示例，导致生成的代码结构不够灵活、创新性不足，影响最终产品的质量。
过度依赖： 开发者可能过度依赖AI编码助手，导致对于底层实现的理解减少，降低了对代码的掌控能力。
不适用于所有场景： 在一些特殊的项目和领域，AI编码助手可能无法满足高度定制化和复杂性的需求。
总体而言，AI编码助手在许多情况下能够提高开发效率，但其效果也受到具体应用场景和开发者个体的因素影响。合理的使用方式和理解其局限性是确保有效利用AI编码助手的关键。
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