03 2023 档案
摘要：推荐算法的指标 三种指标：accuracy@k MAP MRR Top-k准确率：计算预测结果中概率最大的前K个结果包含正确标签的占比。 举例：存在一个有序数组Array = [0.1, 0.05, 0.1, 0.2, 0.35, 0.01, 0.03, 0.05, 0.01, 0.1 ]，标签为3
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摘要：hash表 C++的使用以及理解 1、哈希表 定义 哈希表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。 优点 可以为寻
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摘要：轻量级服务器 TinyWebServer 目录 1.什么是WebServer（网络服务器） 2.用户如何与你的Web服务器进行通信 3.Web服务器如何接收客户端发来的HTTP请求报文 4.Web服务器如何处理以及响应接收到的HTTP请求报文 5.数据库连接池是如何运行的 6.什么是CGI校验 7.
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摘要：一种基于深度学习的上帝类检测方法 作者：卜依凡, 刘 辉, 李光杰 北京理工大学 2019软件学报 代码坏味道：代码坏味，是指那些阅读和理解起来非常拗口、困难、耗费大量脑力的代码。判定一段代码是否属于坏味道是比较主观的，它会随语言、开发人员和开发方法的不同而不同。在工作当中，很多时候都是在维护之前的
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摘要：网络重要节点排序方法综述（概念性知识点） 任晓龙, 吕琳媛 1.基于节点近邻的排序方法 度中心性：节点的直接邻居数目 半局部中心性：节点四层邻居的信息 k-shell分解：度中心性的扩展，根据节点在网络中的位置来定义，越在核心的节点越重要 1.1度中心性（DC） 节点的度分为入度和出度；权重为与节点
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摘要：基于图神经网络的软件系统中关键类识别方法研究 Research on Key Class Identification in Software System based on Graph Neural Network 湖北大学 陈宇轩 摘要 1.关键字 1.1复杂网络 1.1.1定义 复杂网络：就是
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摘要：代码坏味检测 代码坏味检测是什么？ 代码坏味检测是软件重构中的一个重要步骤。它不会妨碍程序的预期功能，但是会随着时间的推移对软件系统造成一定的缺陷，导致高额的维护成本。 软件维护过程中的软件重构环节可以有助于提高软件质量，软件重构可以种族软件应用程序的内部结构而不改变其外部行为。重构的三个步骤：确定
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摘要：Graph Neural Networks for Fast Node Ranking Approximation 用于快速节点排序近似的图神经网络 知识点： 度中心性（Degree centrality）：一个点与其他点直接连接的总和。链接有方向，分为点入中心度、点出中心度 接近中心性（Close
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摘要：Finding key classes in object-oriented software systems by techniques based on static analysis 基于静态分析的面向对象软件系统关键类查找技术 摘要 背景：软件维护由程序理解活动负担，这些活动消耗了大部分项目
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摘要：COSPA: Identifying Key Classes in Object-Oriented Software Using Preference Aggregation 使用偏好聚合识别面向对象软件中的关键类 2021 IEEE XIN DU, TIAN WANG, WEIFENG PAN 摘
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摘要：Automatic detection of Long Method and God Class code smells through neural source code embeddings 通过神经源代码嵌入自动检测 Long Method 和 God Class 代码异味 Aleksand
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摘要：Deep Learning Based Code Smell Detection 基于深度学习的代码异味检测 Hui Liu, Jiahao Jin, Zhifeng Xu, Yanzhen Zou, Yifan Bu and Lu Zhang 摘要 现有的检测代码坏味来进行软件重构的方法大多数都是
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摘要：Applying Software Metrics to RNN for Early Reliability Evaluation 将软件指标应用于RNN以进行早期可靠性评估 Hao Zhang 摘要 结构建模是软件可靠性建模的重要分支，用于早期的可靠性工程，用来优化架构设计并指导后续测试。 与使用
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