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code smell
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预测批量重构代码异味对应用程序资源消耗的影响
本文旨在探索代码异味批量重构与资源消耗之间的关系，并设计算法预测其对资源的影响。实验结果表明基于人工神经网络的预测模型能够高度准确地预测批量重构对资源消耗的影响。同时，本文提出了资源感知的代码异味重构的概念，以满足软件应用开发者在提高代码质
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a year ago
机器学习应用的代码异味
该论文提出了 22 个机器学习代码异味，解释了它们的背景和可能产生的后果，并给出了相应的解决方案以及它们所属的流程阶段和相关证据，以帮助数据科学家和开发人员生成和维护高质量的机器学习应用程序代码。
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2 years ago
探索变分图自编码器以提取类重构建议
本文旨在提出一种将 God Class 分解为多个更具体职责的少量类的自动方法，并使用可变图形自动编码器来将每个方法学习为向量表示，以便将其聚类为不同的组。本方法得到的结果比现有方法更好，证明了其有效性。
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2 years ago
基于路径表示的代码推荐移动方法重构
本文提出了一种基于 code2vec 的路径表示方法的方法移动建议的机器学习分类器，以训练和推荐在提高代码质量方面的 Move Method 重构，其结果表明，我们的方法能够推荐准确的重构机会并在这个领域比现有的工具更具优越性。
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4 years ago
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