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1.
为提高中大型嵌入式软件回归测试的效率,克服因程序微小变动而导致对整个嵌入式软件系统重新测试的弊端,提出一种函数切片算法FunctionSlice。给出代码影响域的概念,采用函数切片思想对待回归测试用例集进行约简,选取和源代码变化相关的测试用例进行回归测试。实验结果表明,该算法能约简嵌入式软件中的待回归测试用例集,提高回归测试效率,且适用于较复杂的嵌入式系统回归测试过程。  相似文献
2.
为了提高资源受限的无线多媒体传感器网络中视频监控图像序列的压缩效果,提出一种基于变化检测和DCT系数裁剪的JPEG图像编码方法。通过变化检测算法确定监控图像中的兴趣区域,对于兴趣区域保留全部DCT系数进行编码,在背景区域编码时对DCT系数进行裁剪。算法分析和仿真实验结果表明,提出的方法能同时保证高的压缩率和兴趣区域的图像质量,在图像质量和能量消耗之间达到了一个较好的平衡。  相似文献
3.
在资源受限的无线多媒体传感器网络中进行图像编码和传输,需要综合考虑能量消耗、压缩率和图像质量三者之间平衡的图像编码方案。研究无线多媒体传感器网络中视频监控图像序列的压缩,提出一种基于变化检测和改进JPEG算法的低复杂度图像编码方案。通过变化检测算法定位监控图像中的运动目标即感兴趣区域,仅传输兴趣区域以显著减少数据传输量,适应无线传感器节点存储转发能力有限的特点;改进JPEG算法中的DCT和量子化过程以降低计算复杂度,适应无线传感器节点计算能力有限的特点。算法复杂度分析和仿真实验结果表明,所提出的方法在保证应用所需图像质量的情况,有效地降低了无线传感器节点的数据通信量和计算过程能耗。  相似文献
4.
The source code of a software system is in constant change. The impact of these changes spreads out across the software system and may lead to the sudden manifestation of failures in unchanged parts. To help developers fix such failures, we propose a method that, in a pre-processing stage, analyzes prior code changes to determine what functions have been modified. Next, given a particular period of time in the past, the functions changed during that period are propagated throughout the rest of the system using the dependence graph of the system. This information is visualized using Change Impact Graphs (CIGs). Through a case study based on the Apache Web Server, we demonstrate the benefit of using CIGs to investigate several real defects.  相似文献
5.
在代码演变的历史中,识别出重复的代码变更,对工具开发者、项目开发者、代码研究者都大有裨益。本文在代码演变的历史信息中,通过抽取细粒度的变更,采用两重维度划分事务,应用频繁项集挖掘算法,提取出一些频繁的代码变更模式。并以真实项目为对象进行了实验分析,结果表明该方法能有效挖掘出项目演变历史中的频繁代码变更,检测出有意义的高层次程序转换。  相似文献
6.
软件代码提交是最重要的软件版本演化数据之一,被广泛应用于软件审查和软件理解中.对于程序员,提交的理解难度随着受影响的类数量、修改的代码量的增加而增加.本文通过对大量数据的分析发现,识别出提交中核心的修改类(关键类),以及为了完成这个核心修改所进行的依赖性改动的类(非关键类),能够辅助代码提交的理解.受机器学习技术在分类领域有效性的启发,本文提出一种基于机器学习的关键类识别方法,将判定提交中的关键类建模为二分类问题(即:关键和非关键类),从软件演化过程中产生的海量提交数据中抽取可判别性特征来度量类的关键性.在多个数据集上的实验结果表明,我们的方法判定关键类的综合准确率达到了87%;相比于开发人员直接理解提交,使用关键类信息提示来辅助理解提交能够显著提高开发人员的效率和正确率.  相似文献
7.
Thesaurus‐based, code‐related, and software‐specific query expansion techniques are the main contributions in free‐form query search. However, these techniques still could not put the most relevant query result in the first position because they lack the ability to infer the expansion words that represent the user needs based on a given query. In this paper, we discover that code changes can imply what users want and propose a novel query expansion technique with code changes (QECC). It exploits (changes, contexts) pairs from changed methods. On the basis of statistical learning from pairs, it can infer code changes for a given query. In this way, it expands a query with code changes and recommends the query results that meet actual needs perfectly. In addition, we implement InstaRec to perform QECC and evaluate it with 195 039 change commits from GitHub and our code tracker. The results show that QECC can improve the precision of 3 code search algorithms (ie, IR, Portfolio, and VF) by up to 52% to 62% and outperform the state‐of‐the‐art query expansion techniques (ie, query expansion based on crowd knowledge and CodeHow) by 13% to 16% when the top 1 result is inspected.  相似文献
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