2019/04/22 08/23/57　　【丹佛斯变频器 www.dfsbp.com】

　　然而在这一步，又出现了一个问题。

　　伟肯变频器这就意味着，ＡＩ预测源代码是可能的，但是它所能预测的范围也是十分有限的。然而在现实中，除了开发人员的生产力角度之外，所有这些自动生成代码的应用都提到了：用例仍然是有限的。

　　有两种表示方法可以用来捕获意图信息，这些信息将随着代码序列的长度扩展：

　　一种是在序列中“实例化”代码内容显示表现方法；

　　另一种是用于实例化后续要编写的代码隐形表现方法。

　　丹佛斯虽然ＡＩ不能实现独立预测代码，但是辅助程序员解决一些问题，还是绰绰有余的。源代码是指未编译的按照一定的程序设计语言规范书写的文本文件，是一系列人类可读的计算机语言指令。

　　新闻标题一般是，代码是自己编写自己，程序员将不再成为必要。然而，对于源代码来说，它可不是一个会乖乖坐在原地的主儿，在这项工作中，研究人员将源代码视为一个动态对象（ＤＹＮＡＭＩＣ　ＯＢＪＥＣＴ），并处理软件开发人员对源代码文件进行编辑的建模问题。

　　预测其实很好理解，就是根据“状态０”变频器维修 和“编辑　１＆２　”，可以预测接下来“编辑３”的操作内容。

　　接下来，我们要告诉ＡＩ，如何去捕捉给予信息中的有效信息，为预测做准备。

　　想要实现ＡＩ代码自动化显然不只是科学家们的事，深度学习也不仅仅是ＡＩ一个智能机器的事，它需要我们每一个期待科技更高发展，人工智能更加完善的普通大众也参与进这一项伟大的开发中去，全民ＡＩ或许离我们并不远。

　　于是，构建源代码的生成模型成为ＡＩ预测源代码中的核心任务。

　　以往训练ＡＩ进行学习的数据大多是静态的，很少会用到其他形式的变频器维修素材，ＡＩ根据这些静态的素材积累与融合，完成它的学习过程。现在，ＡＩ连源代码都能预测了，是不是意味着，程序员也要被取代了？

　　ＡＩ预测源代码真的能实现吗？

　　对于码农来说，最痛苦的不是写代码，而是改代码！

　　改代码是程序员经常要做的事，需求一变，甚至可能要重头再来。

　　ＡＩ预测源代码虽然仍处在初期，但可以肯定的是，随着人类对于代码的研究继续深入，ＡＩ　所能掌握的模型与实例也会越来越多，让ＡＩ预测源代码不是没有可能，只是，就现在的研究程度来看，还任重而道远。如果ＡＩ能预测源代码，也就意味着，码农们再也不用为了在漫漫代码中寻找一个ＭＩＳＴＡＫＥ而耗费大量心力，空掉头发了。

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　　ＡＩ预测源代码，依然很遥远

　　尽管自动代码生成并不是一个新概念，但由于在神经网络框架中具有更好的功能和易用性，它已获得了全新的关注。

　　所以为了达到这个目的，首先，我们得告诉ＡＩ，源代码是如何生成的。但就像在其他领域，人工智能被吹捧为“短期实现自动化的救星”一样，这样大肆宣扬其实并不合适，将科技广泛应用到现实具有很高的复杂性，至少现在还不行

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