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原创 Large Language Models for Test-Free Fault Localization

利用了大模型的代码理解能力,并加入具有双向注意力的Tansformer层解决代码生成大模型的单向注意力在代码山下文理解上的局限性,相当于验证了双向注意力在该任务上的重要性;解决了传统方法和一般深度学习方法对测试信息的依赖(test-free),降低了数据预处理的成本。说明了代码理解角度直接进行错误定位是可行的。

2024-11-07 15:47:23 972

原创 基于计算机视觉的人体姿态识别

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原创 编译原理——词法分析器

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