基于错误根因的Linux驱动移植接口补丁推荐

Linux内核版本变更带来驱动程序调用内核接口的不一致性错误非常频繁,其通过手工修复不仅工作量繁重,还可能引入新的错误.针对这个问题,驱动移植中间库辅助适配和驱动移植辅助信息等方面的已有研究提供了辅助示例,但是还需要人工分析和手工构造补丁,人工修复的工作量依然较大并且效率较低.为此,通过推荐高质量补丁降低人工修复的工作量并提高修复效率.与传统方法通过错误代码形式的相似性识别同类错误不同,提出依据错误发生的相同原因和来源识别同类错误.提出了一种分层搜索算法用于获取待修复错误对应的错误根因,通过错误根因识别同类错误的修复实例,从其中提取并选择针对性修复模板实现同类未修复错误的高质量补丁推荐.在收集的19个真实驱动程序数据集上的实验表明,所提方法相比传统方法的补丁推荐正确率有显著提高.     

融合多通道CNN与BiGRU的字词级文本错误检测模型

文本校对是自然语言处理领域的重要分支。深度学习技术因强大的特征提取与学习能力被广泛应用于中文文本校对任务。针对现有中文文本错误检测模型忽略句子连续词间的局部信息、对于长文本的上下文语义信息提取不充分等问题,提出一种基于多通道卷积神经网络（CNN）与双向门控循环单元（BiGRU）的字词级文本错误检测模型。利用Word2vec向量化待检错文本,采用CNN挖掘待检错文本的局部特征,使用BiGRU学习待检错文本的上下文语义信息及长时依赖关系,并通过Softmax处理后输出文本分类结果以判断文本中是否含有字词错误,同时采取L2正则化和dropout策略防止模型过拟合。在SIGHAN2014和SIGHAN2015中文拼写检查任务数据集上的实验结果表明,与基于长短时记忆网络的文本错误检测模型相比,该模型的检错F₁值提升了3.01个百分点,具有更优的字词级文本错误检测效果。     

鼠标手势大统一

现在很多浏览器都有自己独特的鼠标手势操作,自从小编教会自己老爸使用手势操作浏览器后就发现自己犯了一个错误,只喜欢用搜狗浏览器的老爸决定将Chrome与Firefox抛弃不用,但是小编又是Firefox的忠实FANS,如何能快速将各个浏览器中的手势操作快速统一便是首要课题。     

服务器在线模式下硬件故障诊断的方法

信息化社会,服务器越来越重要,AIX操作系统是第二代UNIX,具有性能卓越、易于使用、扩充性强、适合企业关键应用等众多特点,成为银行、数据中心等关键业务的服务平台,本文分析在AIX平台基础上服务器在线硬件故障的诊断,为高效稳定运行服务器提供一个思路。     

结合语句执行补集的程序错误定位

基于频谱的错误定位方法一般利用覆盖信息为每条语句度量出错的可能,即可疑度,通过逐条检查按可疑度值降序排列的语句序列来确定错误语句.针对已有的方法大多只考虑覆盖信息中语句执行信息的问题,分析了语句执行补集对错误定位的积极影响,进一步提出了在语句执行信息基础上结合语句执行补集的错误定位方法.实验结果表明,与其他方法相比,所...     

九成职业定位错误因不了解自己

<正>向阳生涯专稿到底选什么?怎么选?估计从高中文理分班开始,选择焦虑就一直伴随着你,你常常在思考,却从未真正认识自己。等到择业时,你慌了,那么多的行业和职位,到底选哪个?等到一次又一次地被工作"否定",在现实中碰得头破血流后,你还在苦苦思索,到底自己适合什么,想要什么。向阳职业规划咨询中心的统计显示,在前来咨询的个人客户中,职业定位错误的人中有近九成人是因为缺乏自我了解,进而在选择时出现了各种偏差。     

基于关键谓词的程序错误定位方法

将程序切片技术应用于程序错误定位可以大量减少需要测试的语句数。提出一种基于关键谓词的程序错误定位方法,从程序中找出能影响输出结果的关键谓词,对该谓词和错误输出语句进行数据切片,并引入代码优先技术。该方法考虑了数据依赖和控制依赖,能实现准确快速的错误定位。     

基于RS码的错误容忍存储方案

在分布式存储系统存储数据时,如果一个或几个设备出现故障,不仅该设备中的数据不能使用,而且会导致用户无法完整地访问资源。针对该问题,提出一种基于RS码的错误容忍存储方案,当系统中错误设备的数量不超过m时,就可以对其进行恢复,实现容错。该方案具有较高的安全性与执行效率,能满足存储系统容错的要求,可以利用其构造对可靠性要求较高的存储系统。     

基于组件的加权组合错误注入测试方法

在传统错误注入方法的基础上,结合组合变异测试技术,提出一种面向组件的错误注入加权组合测试方法。对组件环境的注入条件设置加权因子,在组件集成测试系统平台下面向第三方组件进行注入测试,自动生成XML格式的测试监控日志。实验结果表明,该方法能依据组件的软件环境发现并分析从高风险到低风险的组件漏洞。     

组合统计模型在程序错误定位中的应用

为了解决用单一统计模型进行程序错误定位时存在的泛化能力较弱、错误类型覆盖不广和时测试用例过度依赖等问题,提出了组合统计模型的方法.该方法根据各个弱计算模型的特点,对它们进行了加权组合.组合统计模型具有更好的错误查找性能和抗噪能力,能够有效定位程序中不同类型的错误代码.通过组合模型和单一模型的对比实验结果表明,组合模型有效地提升了系统的分析能力和泛化性能.