本次通过华为云码道 Agent 辅助开发了一个基于 HiveQL 的学生成绩统计分析项目，实现了学生人数统计、平均分计算、及格率分析、成绩等级划分和专业分组统计等功能。整个过程让我感受到，AI 编程助手不仅能够生成单段代码，也可以围绕一个完整的开发目标，协助创建项目文件、组织 SQL、准备测试数据和编写验证工具。对于 Hive 这类以数据处理为核心的技术，使用码道 Agent 可以让基础实验的开发

本文通过华为云码道CodeArts，从零实现最小版Self-Attention，使用PyTorch手动完成Q、K、V生成、矩阵运算与Softmax计算。项目以直观打印张量维度为核心，清晰展示：输入[2,4,8]经线性变换得Q/K/V，K转置后与Q相乘得[2,4,4]注意力分数，缩放并Softmax后加权V，最终输出恢复为[2,4,8]。通过运行与追问，深入理解了QKV作用、转置必要性、缩放意义及S

在上一篇实践中，我使用华为云码道辅助完成了一个完整的 Python 机器学习回归预测实验。项目使用 scikit-learn 自带的 Diabetes 数据集，以 LinearRegression 作为回归模型，完成了数据读取、数据检查、训练集与测试集划分、模型训练、模型预测以及结果评价。整个数据集共有442 条样本、10 个特征。按照 8:2 的比例进行数据划分后，训练集包含 353 条样本，测

本文通过华为云码道代码智能体，完成一次完整的机器学习回归预测实验。基于scikit-learn的Diabetes数据集，从自然语言需求出发，实现数据加载、清洗、划分训练测试集、线性回归建模、预测及多指标评估（MAE、MSE、RMSE、R²），并生成可视化图表与结果分析。实践表明，码道能高效辅助构建完整流程，降低API查询负担，提升学习效率，尤其适合初学者掌握机器学习全流程。