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基于主成分分析的编译错误信息分类法（英文）
1
作者 Brett A.Becker Catherine Mooney 《计算机教育》 2016年第8期37-44,共8页
成为一个有能力的程序员,对于所有计算学科的学生来说,至关重要,尤其是软件工程专业。程序员初学者面临着很多挑战,例如计算科学专业学生就业率的下滑,以及越来越多的非计算科学专业的学生开始学习程序开发。对于帮助学生识别风险、规... 成为一个有能力的程序员,对于所有计算学科的学生来说,至关重要,尤其是软件工程专业。程序员初学者面临着很多挑战,例如计算科学专业学生就业率的下滑,以及越来越多的非计算科学专业的学生开始学习程序开发。对于帮助学生识别风险、规划职业生涯的方法的研究已经进行了几十年了。大多数此类研究主要关注如何分类初学者犯的错误,以帮助他们明白这些错误如何产生,帮助他们快速地克服或回避此类错误。本文展现了如何借助主成分分析方法对编译错误进行分类。我们根据学生在编程过程中产生的数据,提取相关错误的分类信息,以识别学生们的纠结之处,并给他们提供指导建议。 展开更多
关键词 编译错误 编译错误信息 程序员初学者 CS1 错误信息分类 JAVA编程 主成分分析
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疑难诊所
2
《中文信息》 2002年第11期109-110,共2页
下面两句 C 语言代码int b[][3]={0,1.2.3}:int d[3][]=[1.2].{1,2,3},{1,2.3,4};编译时报错,不知道错在哪里,请指教,谢谢!int b[][3]={0,1,2.3}:正确,等价于 int b[2][3]=[0,1,2,),{3];int d[3][]=[L 2},{1,2,3},{1,2,3,4];错误,编译... 下面两句 C 语言代码int b[][3]={0,1.2.3}:int d[3][]=[1.2].{1,2,3},{1,2.3,4};编译时报错,不知道错在哪里,请指教,谢谢!int b[][3]={0,1,2.3}:正确,等价于 int b[2][3]=[0,1,2,),{3];int d[3][]=[L 2},{1,2,3},{1,2,3,4];错误,编译器不能确定数组的大小。我的操作系统是98,工具是用的 VC++6.0,在编译时产生的下面的代码,那么下面的代码中的括号内的数字代表什么意思,还有error 后的数字呢?我想知道我的程序错在哪里可以通过什么途径知道?谢谢!Compiling…CalWnd.cppE:\StudyVC\CalendarApp\CalWnd.cpp(1092):error C2065:‘TTS_BALLON’:undeclared identifierE:\StudyVC\CalendarApp\CalWnd.cpp(1092):error C2059:syntax error:’) 展开更多
关键词 错在哪里 随机数 操作系统 错误信息 语言代码 编译器 编译错误 数据库 数字 动态链接库
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Java异常处理机制的研究
3
作者 张少应 《电脑开发与应用》 2008年第11期75-75,77,共2页
关键词 JAVA语言 异常处理机制 程序设计 编译错误 编译系统 语法错误 程序语言 运行过程
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编译错误的一种处理策略
4
作者 廖瑛 曹琳 《计算机工程与科学》 CSCD 1994年第2期77-81,共5页
本文提出了一种独特的编译错误处理方法，其特点是将错误信息组成一个独立的文件。
关键词 编译程序 编译错误 处理
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基于word2vec的程序编译错误信息特征提取方法 被引量：1
5
作者 何烨辛 谷林 孙晨 《计算机与数字工程》 2022年第6期1317-1322,共6页
输入表示为固定长度的特征向量是机器学习算法要求之一。针对编程中的编译错误信息特征,论文提出了基于word2vec模型对编译错误信息进行特征提取。利用滑动窗口取词的方式,建立one-hot字典,结合word2vec中的Skip-gram模型,构建Huffman树... 输入表示为固定长度的特征向量是机器学习算法要求之一。针对编程中的编译错误信息特征,论文提出了基于word2vec模型对编译错误信息进行特征提取。利用滑动窗口取词的方式,建立one-hot字典,结合word2vec中的Skip-gram模型,构建Huffman树,从可变长度的文本中学习固定长度的特征表示。最后使用SVM分类算法进行实验结果的验证。结果表明,该特征提取方法在编译错误信息中有显著的效果。 展开更多
关键词 word2vec 编译错误信息 Skip-gram模型 HUFFMAN树 SVM
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基于CNN的程序编译错误信息特征提取 被引量：1
6
作者 何烨辛 谷林 孙晨 《计算机技术与发展》 2021年第5期204-208,共5页
伴随着互联网行业的迅速发展,在自然语言处理领域中,有效地将输入表示为固定长度的特征向量是机器学习算法中的一个重要研究方向。海量的编译错误信息不仅可以用于程序错误相似度的研究,也可将编译错误信息进行聚类、分类之后给教师在... 伴随着互联网行业的迅速发展,在自然语言处理领域中,有效地将输入表示为固定长度的特征向量是机器学习算法中的一个重要研究方向。海量的编译错误信息不仅可以用于程序错误相似度的研究,也可将编译错误信息进行聚类、分类之后给教师在计算机编程类课程的教育教学中给予针对性的指导。这些应用的根本在于高效地提取编译错误信息特征。该文提出了一种基于word2vec模型结合卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)对编译错误信息进行特征提取的方法,首先利用word2vec工具中的skip-gram模型以词向量的形式表示编译错误信息,然后利用CNN神经网络完整地表征编译错误信息特征向量。有效地从可变长度的编译错误信息中学习固定长度的特征表示。最后使用支持向量机(SVM)分类算法进行实验结果的验证。结果表明,该特征提取方法在编译错误信息中有显著的效果。 展开更多
关键词 word2vec 编译错误信息 skip-gram模型 CNN 支持向量机
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打开WORD提示隐含模块编译错误
7
《网友世界》 2009年第24期74-74,共1页
问 我使用的是Windows XP系统．前段时间我安装了Office（安装过程一切顺利），现在打开Word时总是提示“隐舍模块中的编译错误：AUTOEXEC”，但Word也能正常启动，请问这是什么原因？
关键词 编译错误 WORD 模块 WINDOWS 隐含 OFFICE 安装过程 WORD
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小丫信箱
8
《电脑知识与技术（过刊）》 2003年第20期67-67,共1页
关键词 控件注册 关机程序 程序设计 钩子函数 编译错误
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