Комментарии 11
в качестве базы данных для обучения сети будет использоваться код публичных репозиториев GitHub
Там не так много действительно хорошего кода, чтобы на нём чему-то учиться.
+5
Давно пора. Странно, что в 2019 году машины умеют распознавать кота едущего на скейте, но не могут распознать тип переменной или связи между модулями, если явно не указать.
0
Ну после этого будет недалеко до полной автоматизации разработки.
0
После чего «этого» («будет недалеко до полной автоматизации разработки»)?
+1
Ну конечно «распознать тип переменно» и «связи между модулями» после этого можно останется лишь анализ архитектуры, по которой текут данные, и сеть сможет их строить сама такие потоки и формы, а другие сети их читать и делать коммиты. =)
0
Не взлетит.
0
Попробовал. Интересная штука. Попробовал на небольших open source библиотеках, которые мы во всех проектах используем. SonarQube выдает больше информации, по функционалу примерно похоже, у этой штуки есть ложные срабатывания (не критично). Отчеты генерируются быстро. По коду дает интересные советы, показывает по своим советам примеры из открытых репозиториев — вот это мне показалось интересным. Видно что часть этих советов даже для какого-нибудь навороченного линтера сложноваты. В статье явно не говорится, но похоже что фишка сервиса — анализ изменений в других репозиториях и предложениях сделать так же в предложенном ему репозитории. Я загрузил репозиторий с кодом на python2, мне предложили внести несколько правок, чтобы добавить совместимость с python3 и показали репозитории где уже сделаны аналогичные правки.
В целом проект годный, свою нишу найдет. Я когда впервые увидел SonarQube был немного удивлен сколько там всего показывается, здесь же минималистичный дизайн, многим понравится.
В целом проект годный, свою нишу найдет. Я когда впервые увидел SonarQube был немного удивлен сколько там всего показывается, здесь же минималистичный дизайн, многим понравится.
0
Если вы уже попробовали, то наверно можете пояснить насчет фразы «Далее идет разметка данных и подготовка спаршенного кода к потреблению нейросетью». Кто эту разметку/подготовку должен делать(пользователь/они сами/их система)?
Если это делает пользователь, то не напряжно ли?
И еще «SEMANTIC FACTS» (у них на схеме) откуда берется?
Если это делает пользователь, то не напряжно ли?
И еще «SEMANTIC FACTS» (у них на схеме) откуда берется?
0
Наше видение всего этого — "Использование машинного обучения в статическом анализе исходного кода программ".
+1
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
DeepCode — система анализа кода на базе глубинного обучения