-
公开(公告)号:CN111736894A
公开(公告)日:2020-10-02
申请号:CN202010597853.3
申请日:2020-06-28
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于配置的传感器数据解析处理方法,初始化系统环境,加载相应的软件环境;并将文件中的配置读取出来;初始化主线程组与从线程组;构建数据接收进程引导器,并进行相关设置;构建拦截器,并将其挂载到数据接收进程引导器;构建主拦截器,用于接收传感器数据进行解析,并对该数据做回应处理,并将其挂载到数据接收进程引导器;利用所构建的数据接收进程引导器来绑定进程端口,并监听相应的端口发送的传感器数据。本发明可以实现通过编写配置,即可实现变更传感器数据解析处理程序的功能。而配置的编写,可以交给运维人员来编写,并不需要程序员的介入。因此,相比于现有技术,本发明具有一定的实用性和易用性。
-
公开(公告)号:CN117608998A
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202211723126.2
申请日:2022-12-30
Applicant: 南通大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供了一种融合多维度特征的多目标代码提交缺陷倾向性预测方法,属于计算机技术领域。解决了多目标缺陷预测模型中特征提取部分缺乏语义特征的问题,使得模型获得更多的代码特征信息。其技术方案为:包括以下步骤:S1:抽取代码提交变更信息和提交日志消息;S2:使用CodeBert提取语义特征,并使用CommitGuru提取专家特征;S3:构建基于多目标优化的帕累托最优解集;S4:基于验证集,从帕累托最优解集中选出最优模型;S5:使用最优模型来预测一个新的代码提交是否引入缺陷。本发明的有益效果为:将专家特征和语义特征进行融合,从而提高缺陷预测的质量和可靠性。
-
公开(公告)号:CN111736894B
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202010597853.3
申请日:2020-06-28
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于配置的传感器数据解析处理方法,初始化系统环境,加载相应的软件环境;并将文件中的配置读取出来;初始化主线程组与从线程组;构建数据接收进程引导器,并进行相关设置;构建拦截器,并将其挂载到数据接收进程引导器;构建主拦截器,用于接收传感器数据进行解析,并对该数据做回应处理,并将其挂载到数据接收进程引导器;利用所构建的数据接收进程引导器来绑定进程端口,并监听相应的端口发送的传感器数据。本发明可以实现通过编写配置,即可实现变更传感器数据解析处理程序的功能。而配置的编写,可以交给运维人员来编写,并不需要程序员的介入。因此,相比于现有技术,本发明具有一定的实用性和易用性。
-
公开(公告)号:CN116738976A
公开(公告)日:2023-09-12
申请号:CN202310050161.0
申请日:2023-02-01
Applicant: 南通大学
IPC: G06F40/258 , G06F8/30 , G06F18/214 , G06F16/34
Abstract: 本发明提供了一种基于预训练模型T5的编程问答帖子标题自动补全方法,属于计算机技术领域,解决了开发人员不能很好的总结提炼问题帖标题,导致标题质量低而不能及时得到有效回复的问题。其技术方案为:包括以下步骤:(1)搜集高质量问题贴;(2)语料库的构建及预处理;(3)标题补全模型的构建;(4)标题补全模型的应用。本发明的有益效果为:减少开发人员编写标题时所需的时间和精力,帮助他们编写更高质量的标题。
-
-
-