codeDetect是一个基于复杂场景下的代码检测实证研究，它采用了新的检测方法。这种方法通过统计指标的权重分配方案来提高代码检测的准确性和效率。

首先，codeDetect对代码进行预处理，包括去除无关字符、标准化变量等操作，以提高后续检测的准确性。然后，它使用机器学习算法对代码进行分类，将代码分为正常代码、潜在安全漏洞代码和恶意代码等类别。在分类过程中，codeDetect考虑了代码的长度、复杂度、语法结构等因素，以实现更全面的检测效果。

为了提高检测的准确性和效率，codeDetect采用基于统计指标的权重分配方案。该方案根据代码的复杂程度、类型等因素，为不同的检测任务分配不同的权重。例如，对于复杂的代码，可以给予更高的权重，以便更好地识别潜在的安全漏洞；而对于简单的代码，可以给予较低的权重，以避免误判。

总之，codeDetect是一种基于复杂场景下的代码检测实证研究，它采用了新的检测方法和基于统计指标的权重分配方案，以提高代码检测的准确性和效率。基于复杂场景下的代码检测实证研究+基于统计指标的权重分配方案（新的检测方法）