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RSS订阅原创 山东大学-创新实训-智评Code+：基于DeepSeek的AI代码纠错与优化评测平台-6
在智评Code+平台中，我们完成了核心评测引擎的开发，实现了代码的自动化评测功能。该模块通过Docker容器技术，在安全隔离的环境中执行用户代码并验证正确性，为后续AI分析提供基础数据支撑。通过Docker化评测引擎，我们实现了代码执行的安全隔离与高效评测。该模块为后续AI智能分析提供了可靠的基础数据，是平台核心能力的重要支柱。评测引擎已通过压力测试：单机并发处理50+评测任务，平均响应时间<1.5秒。预构建Docker镜像(deepjudge-runner)自动清理容器(--rm参数)
2025-05-22 13:08:43
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原创 山东大学-创新实训-智评Code+：基于DeepSeek的AI代码纠错与优化评测平台-4
通过与DeepSeek API的深度集成，系统不仅能完成代码正确性评测，还能实现代码结构分析、可读性优化建议等高级功能。本文将从接口对接设计、分析Prompt模板构建、请求调优策略三个维度，解析如何打造高可用、高价值的代码分析服务。通过精心设计的Prompt模板与持续调优的请求策略，我们正在重新定义代码评审的边界——从机械化的错误检测，进化为启发式的能力成长指引。> 系统设计启示：优秀的API集成需要平衡三个维度——语义明确的Prompt设计、容错稳健的工程实现、价值导向的结果呈现。
2025-05-06 21:17:12
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原创 山东大学-创新实训-智评Code+：基于DeepSeek的AI代码纠错与优化评测平台-3
在deepjudge评测系统的DeepSeek代码分析模块中，一段看似简单的提示词"请分析以下代码的结构质量，并给出三条优化建议"，背后蕴含着与大模型交互的核心技术——Prompt Engineering。本文将深入解析Prompt的本质特征、设计原则及其在代码分析中的实践应用。在deepjudze系统中，精心设计的prompt如同一位隐形的技术导师，将开发者的优化诉求精准转化为大模型可理解的语义特征。这种自然语言编程范式的成熟，标志着我们正从"学习机器语言"转向"教会机器理解人类意图"的新纪元。
2025-05-06 21:02:38
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原创 山东大学-创新实训-智评Code+：基于DeepSeek的AI代码纠错与优化评测平台-2
deepjudge通过严谨的量化指标设计，在确保系统稳定性的同时，创新性地融合智能代码分析能力。> 开发者启示录：在构建评测系统时，需要在安全沙箱、资源计量、队列调度三个维度进行深度优化，这是保障在线评测平台可靠性的黄金三角。1. 接口健壮性：95%的测试通过率要求开发者必须考虑异常场景（如重复注册、密码强度验证）- 20秒响应阈值：通过预编译缓存池（C++）和进程复用（Python）达成目标。- 100%状态覆盖：构建包含边界案例的测试集（如TLE、MLE、RE等）
2025-05-06 20:43:01
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空空如也
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