摘要
本申请公开了一种基于大模型和机器学习的智能辅助编码系统及方法。其通过采集用户输入的原始代码数据,并在后端引入基于大模型和机器学习的数据处理和语义理解算法来对于该原始代码数据进行分析,以此来学习并捕获到原始代码中基于句单元的上下文语义,从而生成优化后的代码。这样,能够通过更智能、更高效的方式协助开发者编写和优化代码,以实现智能化的辅助编码方式,使软件开发过程更加高效、智能化和可靠。
技术关键词
语义
序列
支持权重
代码优化器
特征值
模块
矩阵
非线性
超参数
级联
编码
双曲正切函数
数据采集单元
处理单元
指数
度量
算法
系统为您推荐了相关专利信息
动态链路配置
网络构建方法
通信链路
节点
运动轨迹数据
仿真模型
仿真测试系统
仿真数据
数据接口
更新模型参数
物资需求预测技术
数据导入模块
LSTM模型
配网工程
资源配置优化
槽式光热电站
导热油管道
位移预测方法
预测模型训练
长短期记忆神经网络