白嫖 DeepSeek满血版,腾讯云AI代码助手编程新体验

前言

在一些AI代码编辑器刚出现的时候,其AI编码能力颠覆了我对传统coding的认知。只需要将需求告诉AI编辑器,他就会帮我快速生成一个项目,然后通过不断使用提示词去优化,最后实现一个符合个人要求的应用。

但是在体验之后发现,除了频繁通过提示词优化会产生高昂的使用费用之外,还会有经常因为网络问题限制调用。正在因为这件事苦恼的时候,腾讯云AI代码助手携手DeepSeek R1满血版来了。

腾讯云AI代码助手

曾经多次使用腾讯云AI代码助手,在最初的版本内置了混元大模型,更多是帮助用户生成代码片段、代码注释,以及识别单个代码文件的上下文并自动补全。

DeepSeek R1满血版

我们在本地部署的DeepSeek基本上在7B - 32B之间,而满血版足足有671B,而最新版的腾讯云AI代码助手内置了DeepSeek R1满血版,极大提高了大模型编码的能力。除此之外,腾讯云AI代码助手还新增了 #Codebase#Docs 功能。

Codebase能够帮助用户理解陌生的项目代码,而通过Docs 引用微信知识库,可以轻松解决微信业务开发问题。所以今天就通过腾讯云AI代码助手 × DeepSeek满血版,如何零代码实现一个微信小程序。

安装

我们在vscode或者IDEA中的插件市场中,就可以安装腾讯云AI代码助手,今天就以IDEA为例,来完成腾讯云AI代码助手的安装和使用,在settings中的插件市场搜索 腾讯云AI代码助手,然后点击安装或升级。

重启IDEA,即可在IDEA的右下角和侧边栏,看到腾讯云AI代码助手的图标。

点击模型列表,选择deepseek-r1,即可在腾讯云AI代码助手中使用满血版的DeepSeek。

代码开发

通常我们在开发微信小程序的时候,为了多端适配,通常使用的是uni-app + vue3的框架,然后编译成微信小程序的源码进行发布。所以我们先使用HBuilder生成一个uni-app + vue3微信小程序项目模板。

当我们在IDEA打开项目模板之后,我想了解这个项目的结构和代码功能,我们就可以借助腾讯云AI代码助手的 #Codebase 能力。

如图:我们在对话框中输入 #Codebase帮我解读项目中的代码架构、功能模块。然后腾讯云AI代码助手就会对我们的整个项目进行扫描,然后按照我们的要求输出整个项目的架构及其功能。

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然后将我们想要开发微信小程序的需求描述,输入到腾讯云AI代码助手的对话框中,点击回车。在DeepSeek R1思考过后,就会按照需求生成各个模块的代码。

首先DeepSeek基于模板代码给出了商城小程序常见的项目架构:

然后列举了商城小程序的功能模块:

同时,腾讯云AI代码助手也给出了技术方案:

商城首页

因为我们是使用uni-app模板开发微信小程序,开发都是基于项目模板,所以在使用腾讯云AI代码助手生成代码的时候,前面加上 @workspace

腾讯云AI代码助手就会根据提示词生成代码。

点击应用,就能将代码应用到对应的代码文件中。

如图,vue项目首页是App.vue,所以生成的商城首页就自动应用到App.vue文件中。

如图,商城首页已经完成开发,只需要补全对应的图片资源即可。其他页面我们只需要不断通过提示词,去创建页面并优化样式。

知识库

可以通过 #Docs 引用微信知识库,例如「微信小游戏」和「微信支付」、「微信云开发」等知识库进行项目开发和技术方案咨询,通过对微信生态知识库检索,解决我们的问题。

在对话框输入 #Docs,就会弹出知识库,我们选择微信支付的知识库。

除了将微信支付所有的流程告诉你,而且还会将开发中涉及的代码样例返回给你。

这样极大简化了开发中查询技术文档的步骤。

结语

通过对腾讯云AI代码助手的使用,深刻体验到腾讯云AI代码助手在搭载了满血版DeepSeek之后,在编码能力方面的提升。同时,Codebase使AI编码的能力突破了单个文件的限制,让AI对整个项目有了更好的理解。

腾讯云AI代码助手作为首个接入知识库的AI工具,通过Docs引入微信生态以及常用的技术栈的知识库,不仅方便了用户的开发,而且也提高了DeepSeek答案的准确性。

在使用腾讯云AI代码助手的过程中,调用满血版DeepSeek及其流畅,没有出现繁忙或者报错的情况,针对于之前的版本,对于答案输出的格式也进行了优化,更便于阅读。@腾讯云AI代码助手推荐官

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内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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