然后通过聚类算法将相似的“缺陷修复对”聚类，提取出对应的代码模板。
在用户发起评审时，系统会自动扫描变更代码，若与缺陷模板库匹配，则会推荐给用户补丁模板用于修复。
SecretRadar的技术实现思路主要分为三层，第一层采用规则匹配这种传统敏感信息识别技术，“规则匹配”具有良好的准确度和扩展性，
但是非常依赖比较固化的长度、前缀、变量名，难以应对不同开发者的不同编码风格，容易造成漏报。针对难以固定规则捕捉的场景，在第二层我们采用了信息熵算法。
智能研发助手云豆背后的能力：代码补全
代码补全是当前代码智能化领域研究的热点。
目前代码补全工具主要分为三种：基于语法解析器的代码补全；基于统计机器学习的代码补全；基于深度学习的代码补全。
代码片段补全准确率要求极高，对错误的容忍度非常低；多Token补全搜索空间无限大，算法效率和准确度难以提升；代码中单词的数目是无限大的，一般模型难以处理如此大的词表。
向量是人把自然界的东西抽象出来交给机器处理的东西，基本上可以说向量是人对机器输入的主要方式了。
从英语中取出五个词 one，two，three，four，five，设其在 E 中对应的词向量分别为 v1，v2，v3，v4，v5，为方便作图，利用主成分分析（PCA）降维，得到相应的二维向量 u1，u2，u3，u4，u5，在二维平面**这五个点描出来，
语言模型形式化的描述就是给定一个T个词的字符串s，看它是自然语言的概率 P(w1,w2,…,wt)。w1 到 wT 依次表示这句话中的各个词。有个很简单的推论是：
