awesome-source-analysis:通过机器学习技术了解源代码-Source code learning

系统开源

通过机器学习技术进行很棒的源代码分析使用机器学习技术（例如，深度学习，PCA，SVM，贝叶斯，概率模型，再信息学习技术等）进行源代码分析应用程序的资源列表维护者贡献请随时，发送电子邮件给Peter Teoh（）或加入我们的聊天室以添加链接。 [] 分享分享目录机器学习指导的选择性不正确静态分析针对大代码和自然性的机器学习概览 Ariadne：机器学习程序分析将机器学习与信号的信号处理和NLP处理结合使用以使用MARFCAT识别，检测和分类漏洞和弱点 VulDeePecker：基于深度学习的漏洞检测系统 code2vec：学习代码的分布式表示形式通过机器学习自动检测软件漏洞用于漏洞预测的自动功能学习神经图灵机 DeepCoder：学习编写程序神经程序合成的最新进展实时程序综合的神经引导演绎搜索 RobustFill：嘈杂的I / O下的

文件下载

资源详情

[{"title":"（ 4 个子文件 33KB ） awesome-source-analysis:通过机器学习技术了解源代码-Source code learning","children":[{"title":"awesome-source-analysis-master","children":[{"title":"summary_4feb2019.md 11.89KB ","children":null,"spread":false},{"title":"summary_llvm_source6dec2018.md 41.48KB ","children":null,"spread":false},{"title":"summary_6dec2018.md 37.85KB ","children":null,"spread":false},{"title":"README.md 5.82KB ","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

awesome-source-analysis:通过机器学习技术了解源代码-Source code learning

文件下载

资源详情

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

热门下载

最新下载