当你新接触一门语言时，是否体会过无从下手、想找大佬带飞却无处求助的崩溃？
当你想实现一个功能时，是否曾反复抓着日渐稀疏的头发，想在深夜里买醉？
当你面临甲方不断变更的需求时，是否还盯着两三函数几行代码不愿面对？
当你遇到写不完，啊不是，是遇到de不完的bug时，是否除了心碎就剩流泪？
………
上述问题，作为一个程序员，相信大家或多或少都经历过，但是不要担心，因为最近我发现了一个功能十分强大的编程模型插件：aiXcoder XL，可以帮助大家一键解决上述问题。
它是国内首个基于深度学习的智能编程模型，可以根据自然语言描述生成完整可用的程序代码（NL2Code）。
简单的说就是，只要你把想法告诉它，AIXcoder XL可以自动帮你生成对应的高质量代码，给大家演示一下就知道怎么回事了：
我们以Java语言为例，比如在文本框中输入“将字符串用指定的分割符分割”，然后点击右边「生成」按钮，aiXcoder XL模型便会自动生成与之对应的代码函数。
我仔细看了一下自动的生成的代码，不得不说鲁棒性真的很高，不仅提前判断了字符串为空的情况，而且只用了三行代码就实现了所有功能，如果事先不知情的话，我会以为这是个经验丰富的程序员写的。
再比如，我们想用代码来处理一些日常事务时，输入“给表格中的班级成绩排序”，也可以获得对应的完整代码：
不仅如此，aiXcoder XL模型还自动在关键位置处加上了注释，便于我们理解和使用。
除了对中文支持以外，aiXcoder XL对英文的支持也相当出色，比如我们输入“dynamic programming algorithm”（动态规划算法），这是数据结构里面一个特别经典的最优化求解算法，
可能当你还在思考什么是动态规划的时候，aiXcoder XL已经迅速生成了对应的代码函数。
在测试了中英文语言自动生成代码之后，我突然想到，aiXcoder XL模型虽然能够理解自然语言，但是对于一些计算机算法领域专有名词缩写，它是否一样能够理解呢？
于是我又做了一个测试，让aiXcoder XL实现KMP算法，普通人看到KMP可能是一头雾水，但是上过算法课的同学应该知道，这是一个非常经典的字符串匹配算法。
初学者写字符串匹配算法时可能首先想到的是暴力解决，但是用KMP算法效率可以指数级提升。
于是我让aiXcoder XL模型去生成“KMP算法”代码，发现它同样能够迅速地返回对应的方法级函数，这说明aiXcoder XL不仅能够理解自然语言，对于一些计算机领域的专有名词它一样能够理解，这使得我们与aiXcoder XL的沟通效率一下子提升了好几个台阶。
虽然在前面的几个测试例子中aiXcoder XL的表现还算不错，但是估计很多小伙伴心里跟我一样有这样一个疑问：
aiXcoder XL不是号称基于深度学习的智能编程模型嘛？
如果仅仅只是能实现几个经典算法，这些算法我上百度一样能找到，那它的学习功能和智能体现在哪呢？
似乎有几分道理，既能是智能编程模型，那它能不能根据我自己的想法，随心所欲的定制功能呢？
比如我的需求是“使用网络爬虫爬取网页信息，并保存到本地”
我们看到aiXcoder XL它似乎只实现了保存到本地的功能，这肯定不是我想要的代码。
我是希望用URLConnection类去链接URL资源，于是我在第三行手动定义了一个URLConnection对象，让aiXcoder XL从光标处重新续写：
续写之后的代码就变成了：
虽然获取到了网页信息，但是保存到本地的却不是该信息，于是接着让aiXcoder XL学习，我手动在第6行定义了一个StringBuffer对象，用来将网页的字节流信息转化称string字符串，它学习完之后生成了如下代码：
这回没什么问题了，只要我传入指定的url链接，就能帮我把这个链接网页的信息爬取下来并且保存到本地。
不过我还是不太满意，我希望保存的本地的路径地址也由我来指定，于是我又在函数中加了一个路径参数，然后让aiXcoder XL重新续写：
我们发现它帮我取消了第二行代码，最后文件保存的路径是由函数的参数来指定的。
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