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阿里云-通义灵码：在 PyCharm 中的强大助力（上）
本系列视频来自百度工程效能部的前端研发经理杨经纬，她在由开源中国主办的“AI编程革新研发效能”OSC源创会·杭州站·105期线下沙龙活动上，从一款文心快码（Baidu Comate）前端工程师的角度，分享了关于智能研发工具本身的研发历程和理念。本视频是关于【AI编程行业现状】的观点。文心快码Comate前端工程师观点分享：行业现状（一）
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例如，程序员想要实现获取 git 用户邮箱的能力，只需要在注释中写到：“获取当前 git 用户的邮箱”，文心快码 Baidu Comate 就能参考这个注释、贴合上下文的编程语言习惯，自动生成相应的代码，程序员只需稍作修改就可以满足需求。文心快码 Baidu Comate 根据注释来续写生成新代码的能力，大大提高了程序员的开发质量与效率，减少了重复编写代码所需的时间以及会遇到的错误。
大人，时代变了！现在人人都能当管理层，比如你能拥有以下全能团队：共六个员工，能一手需求评审、一手研发代码、一手运营、一手UE/UI。下图为本人团队员工合照：「近日，本团队的研发小伙伴。
在编写代码的过程中，我们经常会遇到各种各样的bug。但随着我们不断地debug并积累经验，我们会发现debug其实也有一定的套路。实际上，写出bug并不可怕，可怕的是不知道怎样debug。debug需要什么？需要有编程经验、对技术的理解、debug工具的使用与想象力。也可能是“蓦然回首，bug却在灯火阑珊处”的运气。如果有AI编程助手来，那该多好！✨用文心快码 Baidu Comate智能代码助手
越来越普遍的AI绘画、视频、小说等AIGC内容渗入生活的方方面面，超高的生成速度引发大量从业者为自己的饭碗而感到“压力山大”。在办公越来越讲究提效的当下，为了让自己的，要么“鸡娃不如鸡自己”，硬生生练就键盘上的“佛山无影手”；要么“开点科技”，比如使用各路智能编码助手进行更省力的提效。因为自身业务需求，很多研发人员需要根据，其中包含丰富的。研发人员需要充分了解和熟悉这些知识，以确保开发的代码更符合
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合成数据是通过算法和数学模型创建的。首先建模真实数据的分布，然后在该分布上进行采样，创建出新数据集，模拟真实数据中的统计模式和关系。合成数据类似于数据的 “替身演员”，发挥补充或替代真实数据的作用。在机器学习和人工智能领域，合成数据可以为模型提供训练材料，帮助它们学习、理解和预测。需要注意的是，如果生成过程设计不当，合成数据也可能缺乏保真度，对客观世界的模拟出现偏差。
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