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本发明提出了一种集成不确定性感知和用户选择的代码补全方法、装置及介质，所述方法包括：首先对代码补全推荐相关的不确定性进行量化计算；其次对基于深度学习的代码补全模型进行优化，降低模型的训练成本和GPU内存使用量，同时捕获开发人员的不同编码模式...
该专利属于南京航空航天大学所有，仅供学习研究参考，未经过南京航空航天大学授权不得商用。

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