胡星
- 作品数:5 被引量:45H指数:3
- 供职机构:北京大学信息科学技术学院高可信软件技术教育部重点实验室更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- POP:一个基于微服务架构的在线编程系统被引量:3
- 2017年
- 随着云计算的发展,基于云端的编程模式越来越受到开发者的青睐。在线编程系统与PaaS平台相结合,可以大大简化应用开发过程,为开发者提供便利。Docker的出现推动了PaaS平台的迅猛发展,Docker的种种特性给予了在线IDE更加理想的开发部署应用的环境。POP(Public Online Programming)是一种利用Docker技术实现的基于微服务架构的公共在线编程系统。POP通过对Docker资源的合理调度管理,使得在线编程系统在部署、调试和运行各类应用时能够更加节省资源和时间。
- 胡星王泽瑞李烁杨楠张知凡王巧王千祥
- 关键词:云计算DOCKER
- 基于深度学习的程序理解研究进展被引量:19
- 2019年
- 程序理解通过对程序进行分析、抽象、推理从而获取程序中相关信息,在软件开发、维护、迁移等过程中起重要作用,因而得到学术界和工业界的广泛关注.传统程序理解很大程度上依赖开发人员的经验,但随着软件规模及其复杂度不断增大,完全依赖开发人员的先验知识提取程序特征既耗时耗力,又很难充分挖掘出程序中隐含特征.深度学习是一种数据驱动的端到端的方法,它根据已有数据构建深度神经网络对数据中隐含的特征进行挖掘,已经在众多领域中获得成功应用.将深度学习技术运用于程序理解中,根据具体任务以及大量数据自动地学习程序数据中蕴含的特征,可以充分地挖掘出程序中隐含的知识,提高程序理解的效率.对基于深度学习的程序理解研究工作进行综述,首先对程序所包含的性质进行分析,然后介绍主流的程序理解模型,包括基于序列、结构以及执行过程的程序理解模型.随后展示基于深度学习的程序理解在程序分析中的应用,主要针对代码补全、代码注释生成、代码检索等任务.最后,分析并总结程序理解研究所面临的挑战.
- 刘芳李戈胡星金芝
- 关键词:软件工程数据挖掘
- POP:一个基于微服务架构的在线编程系统
- 随着云计算的发展,基于云端的编程模式越来越受到开发者的青睐.在线编程系统与PaaS平台相结合,可以大大简化应用开发过程,为开发者提供便利.Docker的出现推动了PaaS平台的迅猛发展,Docker的种种特性无疑给予了在...
- 胡星王泽瑞李烁杨楠张知凡王巧王千祥
- 关键词:云计算
- 文献传递
- 基于深度学习的程序生成与补全技术研究进展被引量:18
- 2019年
- 自动化软件开发一直是软件工程领域的研究热点.目前,互联网技术促进了开源软件和开源社区的发展,这些大规模的代码和数据成为自动化软件开发的机遇.与此同时,深度学习也在软件工程领域开始得到应用.如何将深度学习技术用于大规模代码的学习,并实现机器自动编写程序,是人工智能与软件工程领域的共同期望.机器自动编写程序,辅助甚至在一定程度上代替程序员开发程序,极大地减轻了程序员的开发负担,提高了软件开发的效率和质量.目前,基于深度学习方法自动编写程序主要从两个方面实现:程序生成和代码补全.对这两个方面的应用以及主要涉及的深度学习模型进行了介绍.
- 胡星李戈刘芳金芝
- 深度学习在缺陷修复者推荐中的应用被引量:8
- 2017年
- 目前许多软件项目使用缺陷追踪系统来自动化管理用户或者开发人员提交的缺陷报告。随着缺陷报告和开发人员数量的增长,如何快速将缺陷报告分配给合适的缺陷修复者正在成为缺陷快速解决的一个重要问题。分别使用长短期记忆模型和卷积神经网络两种深度学习方法来构建缺陷修复者推荐模型。该模型能够有效地学习缺陷报告的特征,并且根据该特征推荐合适的修复者。通过与传统机器学习方法(如贝叶斯方法和支持向量机方法)进行对比,该方法可以比较有效地在众多开发者中找出合适的缺陷修复者。
- 胡星王千祥