KNOD 开源项目教程

KNOD 开源项目教程

knodA Tiny HTTP server for your current directory项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knod

1、项目介绍

KNOD 是一个基于深度学习（DL）的自动化程序修复（APR）工具。它通过引入领域知识来指导补丁生成，具有两个主要创新点：

• 一个新颖的三阶段树解码器，直接生成修复代码的抽象语法树（AST）。
• 一个新颖的领域规则蒸馏方法，利用语法和语义规则以及教师-学生分布，在训练和推理阶段显式注入领域知识。

KNOD 在三个广泛使用的基准测试中表现出色，修复了大量缺陷。

2、项目快速启动

环境准备

确保你已经安装了 Python 和 Git。

克隆项目

git clone https://github.com/moserrya/knod.git
cd knod

安装依赖

pip install -r requirements.txt

训练模型

cd src
python train.py

生成补丁

对于 Defects4J

cd src
python prepare_defects4j_input.py
python generate_defects4j_output.py

对于 QuixBugs

cd src
python prepare_quixbugs_input.py
python generate_quixbugs_output.py

3、应用案例和最佳实践

应用案例

KNOD 可以应用于软件开发中的自动化错误修复，特别是在持续集成和持续部署（CI/CD）流程中。例如，开发团队可以使用 KNOD 来自动检测和修复代码中的常见错误，从而提高软件质量。

最佳实践

• 定期训练模型：随着项目的发展，定期更新和训练 KNOD 模型以保持其准确性。
• 集成到 CI/CD 流程：将 KNOD 集成到 CI/CD 流程中，以便在代码提交时自动进行错误检测和修复。
• 监控和反馈：建立一个反馈机制，以便开发人员可以监控 KNOD 的修复效果，并提供反馈以改进模型。

4、典型生态项目

Defects4J

Defects4J 是一个用于自动化程序修复研究的基准数据集，包含多个真实世界软件项目的缺陷。KNOD 在 Defects4J 上进行了广泛的测试和验证。

QuixBugs

QuixBugs 是一个包含多个编程挑战的基准数据集，用于评估自动化程序修复工具的性能。KNOD 也在 QuixBugs 上进行了测试。

Zenodo

Zenodo 是一个开放的科学数据存储库，KNOD 的训练数据集可以通过 Zenodo 获取。

通过这些生态项目，KNOD 能够不断改进和扩展其功能，为软件开发提供更强大的自动化修复支持。

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