非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像推理模型那样复杂的推理和决策能力。推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。优势领域：这类模型经过专门训练，能够处理复杂的逻辑推理任务，例如数学问题、代码

智能问数系统提供全流程数据决策解决方案，通过三步完成初始化：1）创建管理员账号；2）配置AI模型参数；3）确认系统初始化。该系统实现自然语言交互分析，支持多层级用户需求，具备六大核心功能：智能语义理解、任务编排、NL2SQL转换、高速查询、可视化呈现和智能总结。典型应用成效包括：将分析时间从数小时缩短至分钟级，降低90%技术门槛，支持20+图表类型输出。系统支持灵活部署方案，可无缝对接现有业务系统

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在当前阶段，AI仍扮演着辅助开发者的角色，开发者在运用AI技术的同时，必须保持对其产出结果的批判性和审慎态度，以保证最终软件产品的质量和可靠性。尽管低代码与AI结合有着巨大的潜力，但要真正实现高效的代码辅助，还需要在技术层面上不断优化算法、增强AI的理解力与判断力，同时在应用层面上解决一系列相关的问题与挑战。4.灵活性与可维护性：AI生成的代码往往需要具有良好的结构、注释以及易于维护的特点，这对A

本低代码平台后端主要使用java开发，利用servlet封装，前端使用layui进行管理操作，数据层sql主要使用自定义sql解析器，使用druid和c3p0数据库连接池，支持无代码模式和低代码模式，功能正在逐步改进，今天我们看一下关于二次开发的模式中自动生成和下载代码。下图是我们使用低代码平台，利用sql直接生成二次开发用的代码，当然可以在后端直接调用生成的方法，这里是前端下载方式。通过sql写

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最简单的类定义形式如下：与函数定义 (def语句) 一样，类定义必须先执行才能生效。把类定义放在if语句的分支里或函数内部试试。在实践中，类定义内的语句通常都是函数定义，但也可以是其他语句。这部分内容稍后再讨论。类里的函数定义一般是特殊的参数列表，这是由方法调用的约定规范所指明的 --- 同样，稍后再解释。当进入类定义时，将创建一个新的命名空间，并将其用作局部作用域 --- 因此，所有对局部变量的