摘要： 2021年9月14日,分布式云原生邊緣容器開源項(xiàng)目SuperEdge通過(guò)了開源基金會(huì)云原生計(jì)算基金會(huì)(CNCF)技術(shù)監(jiān)督委員會(huì)評(píng)定,正式成為CNCF沙箱項(xiàng)目。這不僅意味著SuperEdge得到了云原生開源社區(qū)的認(rèn)可,同時(shí)也標(biāo)志著該項(xiàng)目與其背后商業(yè)公司完成解耦,保證了項(xiàng)目的中立和開源開放,為原生Kubernetes在邊緣落地邁出了重要一步。

摘要： 目前的軟件復(fù)用技術(shù)主要圍繞軟件代碼的復(fù)用進(jìn)行研究。而隨著開源項(xiàng)目的增多,基于待開發(fā)項(xiàng)目的需求文檔分析,實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目級(jí)的復(fù)用就顯得非常有價(jià)值。當(dāng)開發(fā)人員獲取項(xiàng)目的軟件需求后,通常需要對(duì)其分析并構(gòu)建解決方案,然后進(jìn)行設(shè)計(jì)與實(shí)施。如果能根據(jù)項(xiàng)目的軟件需求找到相似的歷史項(xiàng)目進(jìn)行復(fù)用,可以大大節(jié)省項(xiàng)目設(shè)計(jì)與實(shí)施時(shí)間。因此,在現(xiàn)有的項(xiàng)目級(jí)復(fù)用研究基礎(chǔ)上,該文提出一種基于需求分析的項(xiàng)目級(jí)復(fù)用技術(shù)PR-REQ。該方法首先分析歷史開源項(xiàng)目,給出了開源項(xiàng)目的領(lǐng)域信息提取算法,代碼的功能操作序列提取算法以及數(shù)據(jù)模型信息的提取算法;然后給出了針對(duì)待開發(fā)項(xiàng)目需求文檔的領(lǐng)域信息提取算法,用例的功能操作序列提取算法以及數(shù)據(jù)模型信息的提取算法;最后構(gòu)建需求文檔與歷史項(xiàng)目的相似性度量方法,從而找到最相似的項(xiàng)目進(jìn)行項(xiàng)目級(jí)復(fù)用。為了驗(yàn)證該方法的有效性和準(zhǔn)確性,從Github上下載了8個(gè)類別的開源項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法對(duì)項(xiàng)目級(jí)復(fù)用具有較好的實(shí)用價(jià)值。

摘要： 隨著開源生態(tài)的迅猛發(fā)展,越來(lái)越多的開發(fā)者加入到開源社區(qū)中,以開放、共享、協(xié)同的軟件開發(fā)模式構(gòu)建開源項(xiàng)目。許多代碼托管平臺(tái)如GitHub上托管著海量的開源項(xiàng)目,涵蓋各類技術(shù)領(lǐng)域,開發(fā)者可以通過(guò)關(guān)鍵字搜索自己感興趣的主題或項(xiàng)目名稱進(jìn)行瀏覽探索、加入或者代碼重用。然而,開發(fā)者往往需要花費(fèi)大量的時(shí)間和精力,才能通過(guò)關(guān)鍵詞準(zhǔn)確地描述自身的興趣與目標(biāo)項(xiàng)目的特征,找到符合自身需求的開源項(xiàng)目。針對(duì)這一問(wèn)題,本文提出了一種基于二分網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的開源項(xiàng)目推薦方法。該方法結(jié)合開發(fā)者在參與項(xiàng)目貢獻(xiàn)時(shí)的不同參與方式,構(gòu)建出基于活躍度模型的開源貢獻(xiàn)二分網(wǎng)絡(luò),并融合開發(fā)者與項(xiàng)目之間的顯式關(guān)系和隱式關(guān)系,學(xué)習(xí)開發(fā)者的興趣和技術(shù)偏好,向開發(fā)者進(jìn)行個(gè)性化開源項(xiàng)目推薦。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提的方法在推薦20個(gè)候選項(xiàng)目時(shí)的正確率超過(guò)42.37%,能夠有效地為開發(fā)者推薦其感興趣的開源項(xiàng)目。

摘要： 全球開源項(xiàng)目的數(shù)量增長(zhǎng)迅速,中國(guó)開發(fā)者與開源項(xiàng)目均實(shí)現(xiàn)迅速增長(zhǎng),高質(zhì)量項(xiàng)目數(shù)量同步增多?！笆奈濉币?guī)劃也提出了支持?jǐn)?shù)字技術(shù)開源社區(qū)等創(chuàng)新聯(lián)合體發(fā)展,完善開源知識(shí)產(chǎn)權(quán)和法律體系,鼓勵(lì)企業(yè)開放軟件源代碼、硬件設(shè)計(jì)和應(yīng)用服務(wù)。中國(guó)信通院發(fā)布的《開源生態(tài)白皮書(2021)》顯示,我國(guó)在全球最大開源平臺(tái)GitHub上的貢獻(xiàn)者數(shù)量已經(jīng)達(dá)到了全球第二,僅次于美國(guó)。2020年,GitHub平臺(tái)上中國(guó)貢獻(xiàn)者數(shù)量增加了37%;而在另一個(gè)開源平臺(tái)Gitee上,中國(guó)貢獻(xiàn)者的數(shù)量更是增加了50%,總量超過(guò)了600萬(wàn)人。第三方中立的支持開源項(xiàng)目孵化的組織和基金會(huì)在國(guó)內(nèi)也開始興起。

摘要： 姜幸群京東方高級(jí)副總裁智能物聯(lián)首席技術(shù)官面對(duì)新的發(fā)展形勢(shì)與機(jī)遇,京東方積極推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型,開拓新視野,將自身定義為一家為信息交互和人類健康提供智慧端口產(chǎn)品和專業(yè)服務(wù)的企業(yè)。王慶Intel(中國(guó))軟件與先進(jìn)技術(shù)事業(yè)部云基礎(chǔ)設(shè)施軟件研發(fā)總監(jiān)多年來(lái),Intel始終致力于推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)與存儲(chǔ)開源軟件的發(fā)展,深度參與了很多開源項(xiàng)目,已成為DPDK和SPDK等相關(guān)社區(qū)的主要貢獻(xiàn)者、推動(dòng)者和布道者。

摘要： GitLab是一個(gè)利用Ruby on Rails開發(fā)的開源應(yīng)用程序,實(shí)現(xiàn)一個(gè)自托管的Git項(xiàng)目倉(cāng)庫(kù),可通過(guò)Web界面進(jìn)行訪問(wèn)公開的或者私人項(xiàng)目。GitLab是一個(gè)用于倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)的開源項(xiàng)目,使用Git作為代碼管理工具,并在此基礎(chǔ)上搭建起來(lái)的Web服務(wù)。它擁有與Github類似的功能,是分享開源項(xiàng)目的平臺(tái),為開發(fā)團(tuán)隊(duì)提供了存儲(chǔ)、分享、發(fā)布和合作開發(fā)項(xiàng)目的中心化云存儲(chǔ)的場(chǎng)所。

摘要： 全球知名開源項(xiàng)目托管平臺(tái)GitHub2019年發(fā)布的報(bào)告顯示,中國(guó)開發(fā)者在該平臺(tái)的貢獻(xiàn)位居全球第二,僅次于美國(guó)。開源最早指開放源代碼,但在當(dāng)下信息技術(shù)快速發(fā)展的時(shí)代,它已成為全球技術(shù)創(chuàng)新和協(xié)同發(fā)展的一種獨(dú)特形式。"我國(guó)是開源大國(guó),但還不是開源強(qiáng)國(guó)。"7月27日,在第二十三屆中國(guó)科協(xié)年會(huì)"科創(chuàng)中國(guó)"科學(xué)家與企業(yè)家創(chuàng)新論壇上,中國(guó)工程院院士、中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究員倪光南在主旨報(bào)告《擁抱開源—構(gòu)建科技命運(yùn)共同體》中表達(dá)了上述觀點(diǎn)。

摘要： 首先給大家介紹一下Harbor云原生社區(qū)的情況。我們參與開源社區(qū)的建設(shè),跟國(guó)內(nèi)外開源組織建立了良好的合作關(guān)系,成立了若干個(gè)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室,很多成果都以開源的形式貢獻(xiàn)出來(lái),并通過(guò)項(xiàng)目促進(jìn)社區(qū)生態(tài)的發(fā)展。下面講講我們做的可信任云原生倉(cāng)庫(kù),這是原創(chuàng)于中國(guó)CNCF(云原生計(jì)算基金會(huì))的開源項(xiàng)目,也是達(dá)到了畢業(yè)級(jí)別的開源項(xiàng)目。

摘要： 我給大家?guī)?lái)的分享是關(guān)于我們發(fā)起的開源項(xiàng)目如何加速模型推理、助力AI落地的。在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用落地的過(guò)程中,主要分為兩個(gè)階段,第一,數(shù)據(jù)處理階段,包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等。經(jīng)歷過(guò)這個(gè)階段之后,就得到了我們所要訓(xùn)練的樣本,有了樣本,就能進(jìn)行最重要的機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練。這個(gè)過(guò)程中有很多工作要做,包括采樣、特征提取、模型優(yōu)化、模型評(píng)估以及在評(píng)估的基礎(chǔ)上的調(diào)優(yōu)工作,才會(huì)得到準(zhǔn)確率比較高的深度學(xué)習(xí)或者機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

摘要： 我希望從開源歷史的發(fā)展入手,和大家分享九州云對(duì)開源領(lǐng)域的思考和未來(lái)的動(dòng)向。"開源"這一名詞出現(xiàn)于20多年前,在它出現(xiàn)前有另外一個(gè)名詞—"自由軟件",很多公司認(rèn)為"自由軟件"是免費(fèi)的,可以隨意使用,但其實(shí)并不如此。開源項(xiàng)目需要具備生命力,要有一個(gè)完整的開源生態(tài)去支持,要給開源背后的商業(yè)公司帶來(lái)利潤(rùn),帶來(lái)生存的空間。

摘要： 開源項(xiàng)目在軟件開發(fā)與應(yīng)用中起到了越來(lái)越重要的作用.本文通過(guò)對(duì)開源項(xiàng)目Nutch、Luke的源代碼重構(gòu)、提取、實(shí)現(xiàn)了對(duì)網(wǎng)絡(luò)教育資源質(zhì)量監(jiān)管的功能,為教育機(jī)構(gòu)提供了一種低成本、高性能的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管平臺(tái).

摘要： 因特網(wǎng)上Web應(yīng)用的日益普及與深化為Java技術(shù)的運(yùn)用提供了廣闊的活動(dòng)舞臺(tái),也大大的推進(jìn)了Browser/Server(B/S)模式在政府及企業(yè)局域網(wǎng)的應(yīng)用與網(wǎng)絡(luò)計(jì)算.隨著基于Java2平臺(tái)的大量應(yīng)用的開發(fā)及使用,Java已成為基于B/S模式軟件開發(fā)的主流.Java的跨平臺(tái)、一次編寫到處運(yùn)行的特性是java能夠發(fā)展壯大的一個(gè)基礎(chǔ),其中一個(gè)重要影響就是Java中開源項(xiàng)目的大量產(chǎn)生使更多的軟件企業(yè)、開發(fā)部門、系統(tǒng)分析員、構(gòu)架師認(rèn)識(shí)到了一個(gè)新的時(shí)代的到來(lái),那就是開源(OpenSource).本文首先介紹了電子政務(wù)的發(fā)展現(xiàn)況,并闡述了天津市教委教育電子政務(wù)系統(tǒng)的方向、功能等.然后重點(diǎn)描述了開源項(xiàng)目(OpenSourceProject)在天津市教委電子政務(wù)系統(tǒng)中的應(yīng)用及發(fā)展.在此研究與探討的基礎(chǔ)上,本文給出了天津教委教育電子政務(wù)系統(tǒng)的部分功能的實(shí)現(xiàn)、設(shè)計(jì).本文還研究了對(duì)與本系統(tǒng)的開發(fā)中使用到的其它開源項(xiàng)目,并且闡述了開源項(xiàng)目在本系統(tǒng)中所處的地位及重要性.

摘要： 星辰億鏈開源項(xiàng)目是一種低侵入、無(wú)業(yè)務(wù)狀態(tài)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)，與業(yè)務(wù)方邏輯松耦合，可跨平臺(tái)、高可用、高穩(wěn)定性、高效率的WEB接口，供業(yè)務(wù)方調(diào)用，封裝區(qū)塊鏈接口，提供區(qū)塊鏈接入能力，以及封裝區(qū)塊鏈接口，提供區(qū)塊鏈接入能力。5大核心功能包括賦碼，打包，拆分，數(shù)據(jù)上傳，數(shù)據(jù)查詢。

摘要： 順應(yīng)廣電網(wǎng)絡(luò)整合，提高資源利用率，探討將云計(jì)算云存儲(chǔ)技術(shù)應(yīng)用到傳統(tǒng)推流系統(tǒng)中，基于開源項(xiàng)目Hadoop增加高速緩沖層實(shí)現(xiàn)高可靠，高性能，海量存儲(chǔ)能力的推流系統(tǒng)。

摘要： 越來(lái)越多的應(yīng)用是基于Web進(jìn)行開發(fā),Web應(yīng)用的需求和功能測(cè)試扮演著關(guān)鍵的角色,本文開發(fā)了一個(gè)集Web功能測(cè)試工具和需求管理相結(jié)合的工具。為了提高開發(fā)效率,降低開發(fā)成本,此工具基于一個(gè)開源項(xiàng)目WebTest。

摘要： 本發(fā)明公開了一種基于稀疏自編碼器的Github開源項(xiàng)目推薦方法，分別從項(xiàng)目、用戶、項(xiàng)目?用戶三個(gè)維度進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到用戶關(guān)聯(lián)度矩陣、項(xiàng)目關(guān)聯(lián)度矩陣、用戶?項(xiàng)目關(guān)聯(lián)度矩陣；對(duì)文本信息進(jìn)行提取，通過(guò)分析文本相似度對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行聚類。結(jié)合協(xié)同過(guò)濾模型和稀疏自編碼器幫助開發(fā)者找到合適的開源項(xiàng)目。將數(shù)據(jù)預(yù)處理所得的三個(gè)矩陣作為輸入，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代學(xué)習(xí)，得到兩個(gè)潛在因子向量，通過(guò)潛在因子向量的內(nèi)積預(yù)測(cè)出用戶?項(xiàng)目關(guān)聯(lián)度矩陣中的缺失項(xiàng)，根據(jù)開源項(xiàng)目的聚類信息，將同一類中分值較高的前N項(xiàng)進(jìn)行推薦。推薦合適的項(xiàng)目給開發(fā)者，節(jié)省了開發(fā)者在海量開源項(xiàng)目中尋找自己感興趣的項(xiàng)目的時(shí)間，有效地提高了開發(fā)者參與開源項(xiàng)目的性能。

摘要： 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種支持開源項(xiàng)目碎片化學(xué)習(xí)的推送方法和系統(tǒng)，該方法和系統(tǒng)具體為：構(gòu)建開源項(xiàng)目的知識(shí)圖譜；獲取所述知識(shí)圖譜的學(xué)習(xí)入口節(jié)點(diǎn)；以所述學(xué)習(xí)入口節(jié)點(diǎn)作為路徑起點(diǎn)，以用戶有學(xué)習(xí)需求的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)為路徑終點(diǎn)，分別獲得多條可達(dá)路徑，選取覆蓋最廣的路徑作為目標(biāo)學(xué)習(xí)路徑；對(duì)所述目標(biāo)學(xué)習(xí)路徑所涉及的周邊子圖進(jìn)行切割，得到目標(biāo)子圖；對(duì)所述目標(biāo)子圖進(jìn)行社區(qū)挖掘，獲得多個(gè)圖網(wǎng)絡(luò)社區(qū)，分別生成目標(biāo)學(xué)習(xí)內(nèi)容；依次將所述目標(biāo)學(xué)習(xí)內(nèi)容碎片化推送給用戶。本發(fā)明實(shí)施例提供的方法和系統(tǒng)，通過(guò)構(gòu)建開源項(xiàng)目的知識(shí)圖譜，分析學(xué)習(xí)入口，根據(jù)用戶需求推薦學(xué)習(xí)路徑，生成碎片化學(xué)習(xí)內(nèi)容推送給用戶，提高開發(fā)者對(duì)陌生開源項(xiàng)目的學(xué)習(xí)效率。

摘要： 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種開源項(xiàng)目知識(shí)圖譜的優(yōu)化方法和系統(tǒng)，該方法和系統(tǒng)具體為：分別構(gòu)建開源項(xiàng)目的各個(gè)發(fā)行版本的原始知識(shí)圖譜；將多個(gè)原始知識(shí)圖譜的知識(shí)進(jìn)行鏈接，生成多版本知識(shí)融合的知識(shí)圖譜；對(duì)所述多版本知識(shí)融合的知識(shí)圖譜進(jìn)行剪枝，生成目標(biāo)知識(shí)圖譜；使用OpenKE框架設(shè)計(jì)知識(shí)嵌入模型TransE，并對(duì)所述模型TransE進(jìn)行訓(xùn)練；通過(guò)所述模型TransE，生成所述目標(biāo)知識(shí)圖譜的嵌入表示。本發(fā)明實(shí)施例提供的方法和系統(tǒng)，生成開源項(xiàng)目多版本知識(shí)融合的知識(shí)圖譜，并對(duì)所述知識(shí)圖譜進(jìn)行剪枝并生成嵌入表示，從多個(gè)角度對(duì)開源項(xiàng)目的知識(shí)圖譜進(jìn)行優(yōu)化，以更好地幫助開發(fā)者對(duì)項(xiàng)目代碼的學(xué)習(xí)。

摘要： 本發(fā)明公開了一種基于開源項(xiàng)目的互聯(lián)網(wǎng)地圖應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)，涉及互聯(lián)網(wǎng)地圖服務(wù)、應(yīng)用、軟件研發(fā)技術(shù)領(lǐng)域。該地圖應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)，采用面向?qū)ο蟮木幊淘O(shè)計(jì)思想，將GIS專業(yè)語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為普通的互聯(lián)網(wǎng)軟件開發(fā)語(yǔ)言，基于開源的Openlayers前端地圖渲染引擎，封裝了33個(gè)地圖基礎(chǔ)類及25個(gè)空間分析接口，封裝的類、方法等接口簡(jiǎn)單易懂，支持OGC標(biāo)準(zhǔn)地圖數(shù)據(jù)、地圖服務(wù)，具有前端空間分析功能。解決了非GIS專業(yè)開發(fā)人員開發(fā)互聯(lián)網(wǎng)地圖應(yīng)用時(shí)學(xué)習(xí)成本高、不能靈活接入標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)及地圖數(shù)據(jù)等問(wèn)題。

摘要： 本申請(qǐng)涉及一種開源項(xiàng)目活躍度的計(jì)算方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備。該方法包括：對(duì)目標(biāo)開源項(xiàng)目在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的指標(biāo)值進(jìn)行計(jì)算，得到目標(biāo)開源項(xiàng)目在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的第一活躍度值；根據(jù)預(yù)設(shè)的衰減函數(shù)、目標(biāo)衰減常數(shù)以及預(yù)設(shè)周期對(duì)應(yīng)的參數(shù)值，計(jì)算目標(biāo)開源項(xiàng)目的衰減權(quán)重；根據(jù)第一活躍度值以及衰減權(quán)重得到目標(biāo)開源項(xiàng)目在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的第二活躍度值。本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)獲取能夠全面體現(xiàn)活躍度的多種評(píng)價(jià)指標(biāo)的指標(biāo)值，可以全面、完整地計(jì)算該開源軟件項(xiàng)目的初始活躍度，以及通過(guò)根據(jù)衰減權(quán)重與第一活躍度計(jì)算的第二活躍度值，是符合時(shí)間階段性變化的活躍度，保證了計(jì)算活躍度的準(zhǔn)確性。

摘要： 本發(fā)明公開了一種基于開源項(xiàng)目的半自動(dòng)化滲透方法，包含以下步驟：步驟S0.將目標(biāo)文件中的IP和域名進(jìn)行資產(chǎn)分離；步驟S1.將IP利用masscan掃描方式進(jìn)行全端口掃描，從而識(shí)別Web服務(wù)對(duì)應(yīng)的端口；步驟S2.將IP及Web服務(wù)對(duì)應(yīng)的端口組合形成Web資產(chǎn)；步驟S3.利用API接口調(diào)用掃描器對(duì)域名及Web資產(chǎn)進(jìn)行掃描從而實(shí)現(xiàn)漏洞挖掘。本發(fā)明的一種基于開源項(xiàng)目的半自動(dòng)化滲透方法利用masscan對(duì)IP地址進(jìn)行全端口掃描從而進(jìn)行Web服務(wù)識(shí)別，從而提高了Web服務(wù)識(shí)別速度，從而提高整個(gè)半自動(dòng)化滲透方法的整體效率，本發(fā)明的一種基于開源項(xiàng)目的半自動(dòng)化滲透方法具有成本低、速度快及效率高的特點(diǎn)。

摘要： 本發(fā)明公開了一種自動(dòng)化分析開源項(xiàng)目補(bǔ)丁的方法及應(yīng)用，該方法包括以下步驟：獲取開源項(xiàng)目的補(bǔ)丁信息；根據(jù)問(wèn)題編號(hào)和關(guān)鍵字對(duì)所述補(bǔ)丁信息進(jìn)行篩選，以得到為錯(cuò)誤修復(fù)的補(bǔ)丁信息；對(duì)所述錯(cuò)誤修復(fù)的補(bǔ)丁信息進(jìn)行分類，并對(duì)分類后的所述錯(cuò)誤修復(fù)的補(bǔ)丁信息進(jìn)行分析。該方法能夠通過(guò)搜集所有漏洞修復(fù)的補(bǔ)丁信息，并將這些補(bǔ)丁信息按照修復(fù)類型進(jìn)行分類和分析，進(jìn)而有效減少手動(dòng)檢查開源項(xiàng)目漏洞的力度，以識(shí)別和分類錯(cuò)誤修復(fù)，使用這些信息對(duì)開源項(xiàng)目提供有用的反饋，并對(duì)開源項(xiàng)目的優(yōu)化和維護(hù)提供見解。

摘要： 本發(fā)明涉及軟件工程領(lǐng)域，公開了一種在線編程實(shí)驗(yàn)與開源項(xiàng)目貢獻(xiàn)轉(zhuǎn)化方法和裝置，本發(fā)明通過(guò)獲取目標(biāo)開源項(xiàng)目并根據(jù)所述目標(biāo)開源項(xiàng)目創(chuàng)建在線編程實(shí)驗(yàn)代碼倉(cāng)庫(kù)；新建開源項(xiàng)目倉(cāng)庫(kù)并將所述開源項(xiàng)目倉(cāng)庫(kù)與所述在線編程實(shí)驗(yàn)代碼倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)；提取所述目標(biāo)開源項(xiàng)目Issue信息，根據(jù)所述Issue信息創(chuàng)建在線編程實(shí)驗(yàn)關(guān)卡任務(wù)；將所述在線編程實(shí)驗(yàn)關(guān)卡任務(wù)推送至所述在線編程實(shí)驗(yàn)代碼倉(cāng)庫(kù)中；在所述在線編程實(shí)驗(yàn)代碼倉(cāng)庫(kù)中獲取PR并提交至所述開源項(xiàng)目倉(cāng)庫(kù)；在檢測(cè)到學(xué)習(xí)者發(fā)送的學(xué)習(xí)完成指令時(shí)，推送所述目標(biāo)開源項(xiàng)目Issue信息，實(shí)現(xiàn)了將復(fù)雜的開源項(xiàng)目開發(fā)任務(wù)轉(zhuǎn)換為在線編程實(shí)驗(yàn)任務(wù)，從而吸引大規(guī)模學(xué)生參與并提交代碼貢獻(xiàn)，促進(jìn)開源項(xiàng)目的發(fā)展。

摘要： 本發(fā)明提供一種基于GitHub軟件倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集的開源項(xiàng)目個(gè)性化檢索推薦方法，包括：對(duì)GitHub活動(dòng)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，形成“標(biāo)題?描述?URL”數(shù)據(jù)集和“標(biāo)題?Star?watch?fork”數(shù)據(jù)集；基于Milvus搜索引擎結(jié)合Bert預(yù)處理模型搭建關(guān)鍵字搜素引擎，并將“標(biāo)題?描述?URL”數(shù)據(jù)集作為搜索數(shù)據(jù)源；接收用戶輸入的查詢關(guān)鍵字，使用所述關(guān)鍵字搜索引擎進(jìn)行軟件資源檢索定位，獲得開源項(xiàng)目候選集；根據(jù)所述“標(biāo)題?Star?watch?fork”數(shù)據(jù)集對(duì)所述開源項(xiàng)目候選集中各個(gè)候選項(xiàng)目進(jìn)行質(zhì)量評(píng)分；根據(jù)質(zhì)量評(píng)分結(jié)果，將Top?N的候選項(xiàng)目推薦給用戶。本發(fā)明對(duì)于開源軟件項(xiàng)目本身進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，從而提升搜索結(jié)果的質(zhì)量，提升搜索項(xiàng)目的可參考性。

摘要： 本發(fā)明提供了一種獲取開源項(xiàng)目第三方組件信息的方法及裝置，所述方法包括：獲取開源項(xiàng)目提供的composer.json文件，根據(jù)composer.json文件編譯第三方組件；對(duì)第三方組件的編譯結(jié)果進(jìn)行檢測(cè)；若編譯成功則生成composer.lock文件，對(duì)composer.lock文件進(jìn)行解析，獲取對(duì)應(yīng)的第三方組件信息；若編譯失敗則對(duì)composer.json文件進(jìn)行解析，獲取對(duì)應(yīng)的第三方組件信息。本發(fā)明對(duì)獲取第三方組件信息的處理方法更加全面且減少了對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和composer插件安裝環(huán)境的依賴。