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代码自动生成是一种根据用户输入需求，系统自动输出匹配的代码的技术；现有的代码自动生成方法通常计算获取输入需求中的关键词，计算关键词与代码库中每个代码预先设定的需求中的关键词的匹配程度，将最大匹配程度对应的代码作为输入需求的匹配代码；在关键词匹配过程中，往往是计算所有关键词的一致性，或结合关键词顺序的一致性进行匹配；但汉字表达含义较为复杂，经常出现一个词语中某个字的改变会导致词语的表达意思发生较大变化，进而导致句子的表达意思出现变化，句子表达意思变化的直观反应即是对应代码也会发生较大变化，进而因为某个字的改变而导致代码匹配结果出现较大误差；同时传统方法计算关键词通常选择某种规则来进行，例如将出现频率较大的作为关键词，但不满足规则的出现频率较小的词语不一定不重要，因此现有代码自动生成方法有时会导致匹配结果的较大误差。该成果提供一种基于人工智能的代码自动生成方法，以解决现有的传统关键词匹配进行代码生成导致匹配不准确而产生较大误差的问题。

码捕快工作逻辑： 步骤一：数据收集/处理：收集千万级别开源优质代码，数据处理。 步骤二：模型训练：数据里的代码注释和代码匹配训练。 步骤三：用户输入：用户输入自然语言，例如：生成一个用户信息列表。 步骤四：AI自动生成代码：预测并自动完成整段代码书写，提供替换选项。例如：根据“用户信息”、“表单”寻找库中最优解，并直接返回处理后代码。 直接使用生成的代码，以提高研发效率。

刘春江-CEO：算法工程师，本科就读于美国里德学院，曾任UCSB、UCB大学实验室工程师，OHSU实验室技术负责人，优秀深度学习科研和项目经验优秀科研和项目经验 滕达博士-CTO：中国铁道科学研究院计算机博士，中科大计算机硕士，曾独立承接大型课题、厅局级课题等，13年深度学习科研经历，精通并热爱自然语言处理和视觉等领域 段浩斌-全栈工程师：原京东资深后端工程师。山西大学软件工程本科，曾独立完成京东某业务系统业务的平台后端搭建；精通微服务、云原生相关技术栈；技术文章近万人阅读转发。

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