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SZZ Unleashed: 一种实现SZZ算法的方法，用于识别含有错误的提交

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简介：
SZZ Unleashed是一款基于SZZ算法的工具，专门设计来检测和标识代码仓库中的错误提交。通过精准分析历史记录，它能够高效地找出引入bug的具体更改，从而帮助开发者快速定位并修复问题。 SZZ Unleashed是SZZ算法的一种实现方法，用于识别导致错误的提交记录。该算法由Śliwerski等人在2005年提出，并在2008年的报告中采用了Williams和Spacco提出的“行号映射”技术。此版本响应了Rodríguez-Pérez、Robles和González-Barahona对公共SZZ实现的呼吁，发表于《信息与软件技术》杂志第99卷。如果您发现SZZ Unleashed对您的研究有帮助，请引用我们的论文：Borg, M., Svensson, O. B.

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  • SZZ Unleashed: 一种实现SZZ算法的方法，用于识别含有错误的提交
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    SZZ Unleashed是一款基于SZZ算法的工具，专门设计来检测和标识代码仓库中的错误提交。通过精准分析历史记录，它能够高效地找出引入bug的具体更改，从而帮助开发者快速定位并修复问题。 SZZ Unleashed是SZZ算法的一种实现方法，用于识别导致错误的提交记录。该算法由Śliwerski等人在2005年提出，并在2008年的报告中采用了Williams和Spacco提出的“行号映射”技术。此版本响应了Rodríguez-Pérez、Robles和González-Barahona对公共SZZ实现的呼吁，发表于《信息与软件技术》杂志第99卷。如果您发现SZZ Unleashed对您的研究有帮助，请引用我们的论文：Borg, M., Svensson, O. B.
     
  • 一种有效的中文人名自动识别方法
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    本文提出了一种高效且准确的中文人名自动识别技术，通过分析语言特征和机器学习算法优化命名实体识别过程。 中文信息计算机自动处理的研究已经持续了几十年，但至今仍存在许多技术难题尚未解决，其中就包括中文姓名的自动识别问题。这个问题与中文文本的自动分词一样，属于基础研究领域之一，并且其研究成果直接影响到对中文信息进行更深层次分析的效果。 汉语的特点决定了在处理中文文本时通常需要先对其进行自动分词（加入显式分割符），然后再在此基础上展开词汇、语法和语义等方面的深入分析。然而，在分词阶段，诸如人名、地名以及其他专有名词等往往被切分成单字形式。如果不能很好地解决这些专有名词的识别问题，则会对后续文本处理造成重大障碍。 中文姓名自动识别技术就是在这种背景下应运而生的，并且目前研究中主要采用以下几种方法：利用姓名用字符频率信息、上下文语境特征[1,2]、大规模数据集统计分析[2]以及词汇性质等手段进行辅助。本段落提出的方法首先对中国人名构成规律及文本中的相关信息进行了全面考察，然后建立两组规则集合，并将其应用于测试样本中以获取初步识别结果；接着利用大数据量的语料库来进行概率筛选，在设定合理的阈值之后输出最终的结果。 经过在50多万字开放性语料上的实际检验，该系统成功地自动识别出了1781个中文人名。通过调整不同的筛选标准，能够达到90%以上的准确率，并且召回率达到超过91%的水平。
     
  • 手写数字识别的KNN算法实现及三种方法（含源码）.zip
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    本资源提供手写数字识别的K近邻(KNN)算法实现代码，包含数据预处理、模型训练和测试，并附有详细注释。此外，还提供了三种改进或对比的方法以供参考学习。 亲测好用的KNN算法代码用于手写数字识别，使用了MNIST数据集、0-1二值图集以及自写的数字图片集，并且文件夹分类明确。
     
  • MATLAB中遗传算法的一种实现方法
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    本文介绍了一种在MATLAB环境中实现遗传算法的具体方法，旨在为解决优化问题提供一种高效、灵活的工具。通过详细步骤和实例演示，帮助读者理解和应用该技术。 遗传算法是一种基于生物进化原理的优化方法，它模拟自然选择、基因遗传及物种进化的过程来解决复杂问题中的全局优化任务。在本案例中，使用MATLAB实现的遗传算法从学生群体的数据中筛选特征以区分男生和女生。 理解遗传算法的基本流程至关重要： 1. **初始化种群**：随机生成一组解，每个解代表一个可能的解决方案，在这里可以视为学生的特征组合。 2. **编码**：将解决方案转化为可操作形式。例如，基因可以用二进制串表示，如身高、体重量化为数值；而是否喜欢某学科或运动则用0（不喜欢）和1（喜欢）来标记。 3. **适应度函数**：定义一个评估标准以衡量每个解的质量，在此应用中该函数可能根据性别特征正确分类学生的准确率。 4. **选择**：依据适应度函数的结果，选取一部分优秀的个体进行下一轮繁殖。常见的策略有轮盘赌和锦标赛选择等。 5. **交叉（Crossover）**：模拟生物的基因重组过程，通过交换两个个体的部分基因片段生成新的个体。这有助于保持种群多样性并推动进化。 6. **变异（Mutation）**：随机改变个别部分基因以引入新特性，防止过早收敛到局部最优解。 7. **重复迭代**：反复执行上述步骤直至达到预设的迭代次数或适应度阈值。 在本案例中，遗传算法用于特征选择任务，目标是区分男女学生。五个特征——身高、体重以及是否喜欢数学、模式识别和运动可能通过训练一个分类模型（如逻辑回归、决策树或支持向量机）来实现，并利用遗传算法不断调整这些特征组合以寻找最能区分性别的选项并提高分类准确率。 文件“遗传算法的MATLAB实现”中应包含具体步骤的代码及数据处理过程，这有助于深入理解遗传算法原理及其在实际问题中的应用。通过学习该案例可以提升你在MATLAB环境下的编程技能以及对优化算法的理解和运用能力。
     
  • 经典背景提取算法的三种实现方法
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    本文探讨了经典背景提取算法的三种不同实现方式，分析其优缺点，并提供实验数据支持。适合计算机视觉领域研究者参考。 本段落对比描述了三种经典背景提取方法，并利用MATLAB代码进行了仿真实现。GUI的建立操作也很值得学习，是一份不可多得的经典代码资源。附带测试示例、测试代码以及GUI界面。
     
  • 掌纹识别的MATLAB代码-Image-Processing：基于五种特征提取算法的方法
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    本项目提供了一套利用MATLAB实现的掌纹识别系统，采用五种不同的特征提取算法进行图像处理，旨在优化生物识别技术的应用。 该文件夹包含五种不同特征提取算法的MATLAB实现代码，用于掌纹识别。这五种方法包括吝啬AAD（平均绝对偏差）、GMF（高斯隶属函数）、SURF（加速鲁棒功能）以及SIFT（尺度不变特征变换）。此外，还包括使用SVM和KNN测试这些特征的方法及提取掌纹ROI的文件。所有特征提取均已在IIT-D和PolyU掌纹数据集上进行了验证。
     
  • CCS4.2编译错误提示的修正方法
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    本文介绍了针对CCS4.2版本在编程过程中遇到的常见编译错误，提供了详细的排查与修复步骤，帮助开发者快速解决相关问题。 本段落记录了我在使用CCS4.2过程中遇到的一些问题及相应的解决方法，供参考。
     
  • 基于随机青蛙算法的波长间隔选择：一种有效的方法-MATLAB实现
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    本研究提出了一种基于随机青蛙算法的选择波长间隔方法，并通过MATLAB进行了有效的实现，为光通信领域提供了新的优化策略。 我们提出了一种基于随机青蛙的波长区间选择方法（iRF），用于处理振动和旋转光谱中的连续谱带特征问题，并将其应用于多元光谱校准中。为了获取所有可能的连续区间，首先通过在整个光谱上移动固定宽度窗口的方式对光谱进行划分间隔。这些重叠的间隔利用随机青蛙耦合与PLS（偏最小二乘法）排序后选择最佳波长间隔。该方法在两个近红外光谱数据集的应用中表现出更高的效率。
     
  • 交通标志识别的MATLAB实现[多方法对比，含GUI].zip
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    本资源提供了一种利用MATLAB进行交通标志识别的方法，并包含多种算法对比和图形用户界面（GUI）设计，便于研究与应用。 基于MATLAB的BP神经网络交通标志识别系统能够识别禁令标志、警示标志和指示标志三种类型的标志，并配有GUI界面。代码包含详细注释以方便理解和使用。
     
  • Error_concealment-DMA-lab1: 各种错误隐藏方法的实现及比较-源码
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    本项目为DMA实验室第一阶段作业，包含多种错误隐藏技术的代码实现与性能对比分析。通过实验评估不同算法在数据完整性和隐蔽性方面的表现。 DMA #多媒体应用设计Lab Session1是“多媒体应用程序设计”课程的一部分，在根特大学（UGent）的计算机科学项目里进行。 本程序旨在模拟丢失的宏块，并尽可能地隐藏这些损失。运行Decoder_with_error_concealment.exe时，需要指定编码文件、输出文件和错误模式及方法： - 编码文件：这是已经处理过的视频文件。 - 输出文件：以yuv格式保存的结果（可以使用Test_environment\YUVDisplay.exe来查看）。 - 错误模式：模拟丢失的宏块。有两种类型： - 简单模式，意味着每个丢失的块都有所有邻居； - 复杂模式则不是这样。 隐藏方法有多种选择： 0: 使用两个最近邻对周围块进行插值处理； 1: 利用可用的邻居来插值处理周围的宏块； 2: 应用边缘检测技术，并尝试通过绘制边界线的方式掩盖丢失区块； 3: 不执行运动估计，直接忽略丢失的块。