飞桨终端编写程序主要涉及以下步骤：
安装环境
在本地安装Java、Python和飞桨的相关包。可以通过以下命令进行安装：
```bash
pip install paddle-paddlepip install paddle-flaskpip install paddle-jitpip install paddle-remote
```
创建项目
在本地目录下创建一个名为`aistudio_project`的新项目。
编写代码
在`aistudio_project`目录下，打开`aistudio_project.py`文件，编写你的深度学习代码。
运行代码
在终端中，进入到`aistudio_project`目录，并运行以下命令来运行代码：
```bash
python aistudio_project.py
```
调试代码
在终端中，可以使用以下命令来调试代码：
```bash
python -m paddle.flask.run --model-port=9245 model_name.py
```
其中，`model_name.py`是你要调试的模型的文件名。
查看结果
在终端中，运行以下命令来查看结果：
```bash
python -m paddle.flask.run --model-port=9245 model_name.py --log_file=aistudio.log
```
其中，`model_name.py`是你要调试的模型的文件名，`--log_file`参数用于将调试日志输出到指定的文件中。
示例代码
```python
import paddle
import paddle.fluid as fluid
import paddle.fluid.dygraph as dygraph
加载飞桨、Numpy和相关类库
import paddle.vision.transforms as transforms
import paddle.vision.datasets as datasets
from paddle.vision.models import resnet
数据预处理
transform = transforms.Compose（[
transforms.Resize（224）,
transforms.CenterCrop（224）,
transforms.ToTensor（）,
transforms.Normalize（mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]）,
]）
train_dataset = datasets.ImageFolder（root='path_to_train_data', transform=transform）
train_loader = paddle.io.DataLoader（train_dataset, batch_size=32, shuffle=True）
定义模型结构
model = resnet.resnet50（num_classes=1000）
定义损失函数和优化器
criterion = fluid.loss.CrossEntropyLoss（）
optimizer = fluid.optimizer.Adam（learning_rate=0.001）
训练模型
for epoch in range（10）:
for images, labels in train_loader:
images = fluid.to_variable（images）
labels = fluid.to_variable（labels）
outputs = model（images）
loss = criterion（outputs, labels）
optimizer.clear_grad（）
loss.backward（）
optimizer.step（）
print（f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss.numpy（）}'）
```
建议
学习资源：建议阅读飞桨官方文档和教程，以获得更全面的了解和指导。
实践项目：通过实际项目来应用所学知识，不断调试和优化代码。
社区支持：加入飞桨社区，与其他开发者交流经验和问题。