Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/11309
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Шпильман Алексей Александрович | ru_RU |
dc.contributor.author | Кузьмина Илия Викторовна | ru_RU |
dc.contributor.author | Kuzmina Iliia | en_GB |
dc.contributor.editor | Брыксин Тимофей Александрович | ru_RU |
dc.contributor.editor | Bryksin Timofei Аleksаndrovich | en_GB |
dc.date.accessioned | 2018-07-25T20:18:04Z | - |
dc.date.available | 2018-07-25T20:18:04Z | - |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier.other | 034114 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/11309 | - |
dc.description.abstract | Кузьмина Илия Викторовна Анализ программного кода методами машинного обучения к.т.н., доц. кафедры системного программирования Брыксин Тимофей Александрович Направление математика и механика, кафедра системного программирования Методы машинного обучения широко используются в различных областях, и хотя с анализом кода программ, написанных на объектно-ориентированном языке, человек всё ещё справляется гораздо лучше, определённые инструменты могли бы принести в этом пользу. В работе описывается подход к автоматическому рефакторингу архитектуры объектно-ориентированного кода. Результатами работы является исследование и разработка алгоритмов автоматической реструктуризации кода и создание инструмента для автоматической реструктуризации программ в виде плагина к среде разработки IntelliJ IDEA. Использованных источников: 27 Кузьмина, И. В. Анализ программного кода методами машинного обучения: выпускная квалификационная работа: защищена 08.06.2017 / Кузьмина Илия Викторовна. – СПб., 2017. – 27 с. – Библиография: с. 25–27. | ru_RU |
dc.description.abstract | Kuzmina Iliia Viktorovna Machine Learning Based Analysis of Object Oriented Code Candidate of Engineering, assoc. prof., dept. of software engineering Timofey Alexandrovich Bryksin Mathematics & mechanics, software engineering department Machine learning algorithms are widely used in different fields, and despite the fact that humans can analyze object-oriented code much better than computers, some tools could help to perform an analysis. The methods of automatic refactoring are proposed in the work. As a result, algorithms of automatic code restructuring are implemented and the automatic refactoring tool is created as a plugin for IntelliJ IDEA. Sources cited: 27 Kuzmina, I.V., Machine Learning Based Analysis of Object Oriented Code: Graduation thesis: Defended 08.06.2017 / Kuzmina Iliia Viktorovna. – St. Petersburg., 2017. – 27 pp. – Bibliography: pp. 25–27. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | анализ программного кода | ru_RU |
dc.subject | автоматическая реструктуризация | ru_RU |
dc.subject | машинное обучение | ru_RU |
dc.subject | кластеризация | ru_RU |
dc.subject | объектно-ориентированный код | ru_RU |
dc.subject | метрики программного обеспечения | ru_RU |
dc.subject | code analysis | en_GB |
dc.subject | automatic refactoring | en_GB |
dc.subject | machine learning | en_GB |
dc.subject | clustering | en_GB |
dc.subject | object-oriented code | en_GB |
dc.subject | software metrics | en_GB |
dc.title | Machine learning based analysis of object oriented code | en_GB |
dc.title.alternative | Анализ программного кода методами машинного обучения | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | BACHELOR STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
KuzminaDiploma_final.pdf | Article | 443,68 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Recenziya-Kuzmina.pdf | ReviewRev | 273,29 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_st006935_Bryksin_Timofej_Aleksandrovich_(supervisor)(Ru).txt | ReviewSV | 3,41 kB | Text | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.