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Code-Kindle: 用于CC++和Python3的伪代码生成器的统计机器学习方法源代码

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简介:
Code-Kindle是一款采用统计机器学习技术的工具,专为C、C++及Python语言提供伪代码生成功能,旨在简化编程流程并促进代码理解与开发效率。 一个基于ReactJS的网络应用程序能够利用SMT(统计机器翻译)技术将源代码转换为伪代码。该工具作为学习辅助,帮助用户可视化地理解源代码到伪代码的转化过程。 此应用界面包含两个编辑器:一个是用于输入待转换的源码区域;另一个则是展示转换后伪代码的地方。此外,还可以通过下拉菜单选择语言,并上传文件进行处理。所选中的文件也会在文本编辑器中显示出来。只需点击“转换”按钮即可启动后台运行于Docker容器内的编译过程。 项目架构方面: - backend 文件夹内包含一个基于 Django 的 API 代码,用于将文件上传至 projects 目录。 - code_converter 文件夹则存放部署于 DFINITY 上的前端代码。 - cpp-pseudogen 文件夹中则是 C++/C 语言翻译器的相关代码。 - frontend 文件夹里包括整个 Web 应用程序的用户界面部分。

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客服
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  • Code-Kindle: CC++Python3
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    Code-Kindle是一款采用统计机器学习技术的工具,专为C、C++及Python语言提供伪代码生成功能,旨在简化编程流程并促进代码理解与开发效率。 一个基于ReactJS的网络应用程序能够利用SMT(统计机器翻译)技术将源代码转换为伪代码。该工具作为学习辅助,帮助用户可视化地理解源代码到伪代码的转化过程。 此应用界面包含两个编辑器:一个是用于输入待转换的源码区域;另一个则是展示转换后伪代码的地方。此外,还可以通过下拉菜单选择语言,并上传文件进行处理。所选中的文件也会在文本编辑器中显示出来。只需点击“转换”按钮即可启动后台运行于Docker容器内的编译过程。 项目架构方面: - backend 文件夹内包含一个基于 Django 的 API 代码,用于将文件上传至 projects 目录。 - code_converter 文件夹则存放部署于 DFINITY 上的前端代码。 - cpp-pseudogen 文件夹中则是 C++/C 语言翻译器的相关代码。 - frontend 文件夹里包括整个 Web 应用程序的用户界面部分。
  • PseudoGen: 针对C/C++Python 3实现 -
    优质
    PseudoGen是一款创新工具,采用统计机器学习技术,能够自动生成针对C/C++及Python 3语言的伪代码。通过分析源代码结构与模式,PseudoGen为程序员提供易于理解的伪代码视图,优化软件开发流程。 构建一个使用ReactJS技术的网络应用程序来通过统计机器翻译(SMT)将源代码转换为伪代码。此应用包含两个编辑器:一个是输入需要转换的源代码的地方;另一个则是显示转换后的伪代码区域。 用户可以通过选择下拉菜单中的语言,然后浏览并上传文件的方式来导入要进行转换的文件。同样,在文本编辑器中也会显示出所选的文件内容。点击“转换”按钮后,应用程序会启动一个基于Docker容器的编译过程来处理翻译任务。 未来的发展计划包括增加对更多编程语言的支持,并实现一种将源代码从一种语言自动转化为另一种的功能(例如,把C++代码转为PHP)。此外,改进算法以更好地处理复杂的场景也是关键目标之一,比如在函数主体内进行多次调用等复杂情况的转换。项目的后端部分使用Django框架构建了一个API来管理文件上传至projects目录的操作;而前端的部分则部署于DFINITY平台上。cpp-pseudogen文件夹中包含了C++/C相关的代码和资源。
  • PseudoCodeTool
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    PseudoCodeTool是一款专为编程学习者和开发者设计的伪代码生成辅助工具。它能帮助用户快速、准确地将问题转化为伪代码形式,从而更好地理解算法逻辑与程序结构,提高编码效率。 适用于Java/C/C++等代码的转换工具可以将Java源代码通过运行程序自动生成伪代码文件PseudoCode.txt,并将其保存在D盘上。(注意:由于是简单代码,此方法仅可用于糊弄老师、实验报告等情况,不可用于学术研究)。
  • 对抗网络(含
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    本项目探索了利用机器学习技术中的生成对抗网络(GANs)进行数据生成的方法,并附有详细的代码实现。适合对深度学习和GAN感兴趣的读者研究与实践。 研一机器学习作业:生成对抗网络(附代码)
  • 一个不错三层
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    这是一款功能强大的伪三层代码生成工具,能够帮助开发者高效、便捷地完成项目的初始编码工作,提高开发效率。 请先创建好App_Code文件夹,然后直接将生成的代码放置于此文件夹下即可使用,无需额外添加引用。
  • 优质
    《机器学习的代码》是一本深入介绍如何通过编程实现机器学习算法的书籍。书中涵盖了多种语言示例和实战项目,适合程序员入门与进阶学习使用。 本段落包含了KNN和支持向量机(SVM)等机器学习算法的代码实现。这些是我在学习过程中总结的一些常见机器学习算法的实践成果。
  • 优质
    《机器学习的代码》是一本深入浅出地介绍如何通过编程实现机器学习算法的书籍。书中不仅讲解了理论知识,还提供了大量实践案例和源码解析,帮助读者快速掌握机器学习的实际应用技能。 简单的学习机器学习的代码可以在编译环境中执行。
  • .zip
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    《机器学习代码源码》包含了多种机器学习算法的实现代码,适用于研究和教学。文件内有详细的文档指导安装与使用方法。 本博客中的机器学习部分旨在作为资源的补充,进行知识分享。资料的运行环境是在Jupyter Notebook下完成的。
  • Verilog实现及测试程序
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    本项目介绍了一种基于Verilog语言设计的伪随机码生成器及其配套的测试程序。通过详细阐述电路模块和验证流程,展示其在通信系统中的应用价值。 文档包含一个8位伪随机码生成器的Verilog代码及测试程序。该代码经过验证,在仿真过程中没有问题,可供学习使用。
  • GitHub上
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    这段简介可以描述为:“GitHub上的开源机器学习算法代码”项目汇集了来自全球开发者贡献的各种机器学习模型和算法的源代码。这些资源对于初学者学习机器学习原理以及开发人员实现复杂的数据科学解决方案都非常有价值。通过复用与改进现有的代码,社区成员能够加速创新步伐并促进技术进步。 我在GitHub上找到了一个开源项目,与唐宇迪的机器学习算法课程类似,包含了一些自定义的功能模块,比如prepare_for_training、generate_polynomial、generate_sinusoids以及normalize等。可以从utils.features导入这些功能模块,例如使用from utils.features import prepare_for_training这样的语句进行导入。