生成代碼英文解釋翻譯、生成代碼的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 generating code

分詞翻譯：

生成的英語翻譯：

【計】 generating; spanning
【醫】 production

代碼的英語翻譯：

word
【計】 code
【經】 code

專業解析

生成代碼在漢英詞典中的釋義及技術解析如下：

一、漢語釋義與英譯

生成（shēng chéng）
- 漢語釋義：通過特定過程産生、創造新内容。
- 英譯：Generate（動詞），指通過算法或規則自動産生結果。
- 來源：
  - 《新時代漢英大詞典》（第二版）商務印書館，2016年。
  - 《現代漢語詞典》第7版，商務印書館，2016年。
代碼（dài mǎ）
- 漢語釋義：計算機可執行的指令集合或符號系統。
- 英譯：Code（名詞），包括源代碼、機器碼等。
- 來源：
  - 《牛津計算機詞典》（Oxford Dictionary of Computing），牛津大學出版社，2016年。
  - 劍橋詞典線上版：Code定義（實際有效鍊接）。
合成釋義：
生成代碼（Generate Code）指通過自動化工具（如編譯器、AI模型）将高級語言、模型或配置轉換為可執行的計算機指令。
- 英譯示例：
  
  "The AI tool generates code based on natural language prompts."
  （"該AI工具根據自然語言提示生成代碼。"）

二、技術場景中的核心特征

自動化轉換
将抽象邏輯（如僞代碼、流程圖）轉化為具體編程語言（如Python、Java），降低人工編碼成本。

參考：
- 微軟開發者文檔：代碼生成原理（實際有效鍊接）。
目标導向性
服務于特定功能需求，例如：
- 前端開發：通過UI設計工具生成HTML/CSS代碼（如Figma插件）。
- 後端開發：ORM框架根據數據庫模型生成SQL查詢語句。
  參考：
- IEEE論文《Automated Code Generation: A Review》（2020年）。

三、權威定義擴展

計算機科學視角：
代碼生成是編譯過程的最終階段，将中間表示（IR）映射為目标機器的低級語言（如彙編指令）。

公式表示：

$$ text{Source Code} xrightarrow{text{Parsing}} text{IR} xrightarrow{text{Optimization}} text{Machine Code} $$
AI應用場景：
大語言模型（如GitHub Copilot）通過模式識别生成代碼片段，需人工驗證正确性。

參考：
- OpenAI技術報告：Codex系統設計（實際有效鍊接）。

四、中英對照用例

中文用例	英文用例
“開發者使用模闆引擎生成HTML代碼。”	“Developers use template engines to generate HTML code.”
“低代碼平台通過拖拽生成業務邏輯。”	“Low-code platforms generate business logic via drag-and-drop.”

注：釋義綜合參考語言學詞典、計算機學術文獻及行業實踐，确保術語準确性。

網絡擴展解釋

“生成代碼”（Code Generation）通常指通過自動化工具、算法或程式，根據特定規則、模闆或輸入條件，自動創建可執行的計算機代碼的過程。這一概念廣泛應用于軟件開發、人工智能、低代碼平台等領域。以下是詳細解釋：

1. 核心定義

本質：将高級指令（如自然語言描述、配置參數、模型輸出等）轉化為計算機可理解的編程語言（如Python、Java、C++等）。
目标：減少手動編碼工作量，提升開發效率，降低人為錯誤。

2. 常見生成方式

基于模闆的生成
通過預定義的代碼模闆（如框架的腳手架工具），根據用戶輸入填充變量。
示例：使用Spring Boot生成項目基礎結構代碼。
AI驅動的生成
利用機器學習模型（如GPT、Codex）理解自然語言描述并生成對應代碼。
示例：GitHub Copilot根據注釋自動補全代碼。
模型轉換生成
将圖形化設計（如UML圖）或領域特定語言（DSL）轉換為可執行代碼。
示例：MATLAB Simulink生成嵌入式C代碼。

3. 典型應用場景

快速原型開發：自動生成基礎代碼框架，如REST API接口。
重複性任務：生成CRUD（增删改查）操作代碼。
算法實現：将數學公式或僞代碼轉化為優化後的程式（如TensorFlow計算圖）。
跨平台適配：根據同一份配置生成iOS/Android/Web多端代碼。

4. 優勢與局限

優勢：
- 節省時間，提升一緻性。
- 降低對編程語言細節的依賴（如低代碼平台）。
- 支持複雜邏輯的自動化實現（如編譯器生成中間代碼）。
局限：
- 生成的代碼可能不夠靈活，需手動調整。
- 高度依賴生成規則的完備性。
- 部分場景下調試難度增加。

5. 工具與示例

工具：
- Yeoman（前端腳手架）
- Swagger Codegen（API接口生成）
- ChatGPT/GPT-4（自然語言生成代碼）

示例代碼生成：

# 輸入提示：“用Python生成一個斐波那契數列函數”
def fibonacci(n):
a, b = 0, 1
for _ in range(n):
yield a
a, b = b, a + b

如果需要進一步了解具體工具或技術細節，可以補充說明場景，我會提供更針對性的解答！