基于java、jsp、servlet、mysql、springboot等技术构建的系统，适合毕设项目、课设作业。资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的，应该能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。

软件缺陷跟踪管理平台是一种专门用于记录、跟踪、管理软件开发过程中出现的错误或问题的系统。这样的平台通常包含缺陷报告、分配、处理、验证和跟踪等功能。借助此类系统，开发团队可以更有效地管理缺陷，确保软件质量，同时提高团队的沟通和协作效率。 Spring Boot是一个流行的Java框架，用于构建独立的、生产级别的Spring基础的应用。它通过约定优于配置的理念简化了配置和部署流程。Vue.js是一个渐进式JavaScript框架，用于构建用户界面。当Spring Boot与Vue.js结合时，能够搭建出前后端分离的现代Web应用，这为开发提供了高度的模块化和灵活性。 在实际的软件开发中，缺陷跟踪管理平台有着不可替代的作用。它可以帮助项目管理者和开发人员清晰地了解软件产品的缺陷状况，并通过一套规范的流程，对每个缺陷进行跟踪和管理，直到缺陷被解决。这不仅提高了软件的可靠性，还能够帮助团队进行项目管理和决策。 一个完整的软件缺陷跟踪管理平台主要包括以下几个部分：用户界面、缺陷数据库、缺陷处理流程、权限管理和报告工具。用户界面负责提供给用户操作的界面，通常包括缺陷的提交、搜索、编辑等功能；缺陷数据库用于存储缺陷相关的所有信息，比如缺陷的标题、描述、发现的版本、处理状态、解决的版本等；缺陷处理流程规范了缺陷从发现到解决的各个阶段，这包括缺陷的录入、分配、修复、验证和关闭等环节；权限管理确保每个用户可以根据其角色进行相应的操作，比如开发者和测试人员的权限是不同的；报告工具则提供了缺陷状态的汇总报告和趋势分析，为团队提供决策依据。 在实际操作中，软件缺陷跟踪管理平台的部署和使用可以大幅提升软件开发的效率和软件质量。开发团队可以根据项目的规模和需求，选择合适的技术栈和工具来搭建平台。随着开发技术的发展，前后端分离已成为主流的Web开发模式，这样的模式不仅提高了前后端的开发效率，也更加有利于项目的维护和扩展。 由于该平台采用了Spring Boot和Vue.js技术栈，它能够提供一个响应迅速、操作便捷的前端界面，同时后端则能够提供稳定的处理逻辑和服务。Vue.js的单页面应用（SPA）特性使得用户界面显得更加流畅，而Spring Boot的自动配置和内置服务则大大简化了后端的开发和部署工作。两者结合，可以在保证项目性能的同时，提升开发者的开发体验。 现代软件开发强调敏捷和持续集成，软件缺陷跟踪管理平台需要支持这些理念，比如集成到持续集成（CI）系统中，自动识别构建和测试过程中发现的缺陷。这样，开发团队可以实时获得反馈，快速响应缺陷，从而缩短软件发布周期，提高软件的交付速度。 此外，一个优秀的软件缺陷跟踪管理平台还应该具备良好的用户体验设计，使非技术人员也能轻松地参与到缺陷跟踪过程中。这包括简洁明了的操作界面、直观的导航结构、友好的错误提示等。通过这些设计，可以提高所有用户的使用满意度，促进团队成员之间的有效沟通。 随着人工智能和机器学习技术的发展，软件缺陷跟踪管理平台也可以融入这些新技术，比如使用机器学习算法来预测缺陷发生的趋势，或者利用自然语言处理（NLP）技术来自动分类和处理缺陷报告。这些创新的应用能够进一步提高缺陷管理的智能化水平，从而为软件开发提供更加高效的解决方案。

软件缺陷预测技术对于确保软件产品的可靠性以及降低软件开发和维护成本具有重要作用。传统的软件缺陷预测方法依赖于软件度量元信息，如代码行数、控制流圈复杂度等，来构建机器学习模型进行缺陷预测。然而，这种方法存在明显的不足，因为它无法充分捕捉软件的语法结构信息和语义信息，导致缺陷预测准确性受限。 为了解决这一问题，本文提出了一种基于程序语义和长短期记忆网络（LSTM）的软件缺陷预测模型，简称为Seml。Seml模型采用深度学习技术来学习程序的语义信息，并用以预测程序中可能出现的缺陷。该模型的一个关键特点是，将程序源码中抽取的token转换成分布式向量表示，这样做能更好地表达代码的语义信息，从而有助于提升软件缺陷预测的准确率。 Seml模型在公开数据集PROMISE上进行的实验结果表明，其在项目内缺陷预测和跨项目缺陷预测方面的准确率均高于现有的基于深度学习的方法以及基于度量元的方法。这表明，Seml模型在捕获程序的语义信息方面更具优势，能够更准确地预测软件缺陷。 在讨论Seml模型的过程中，文章还提到了词嵌入技术。词嵌入是一种将词语映射到实数向量的技术，它使得相似的词语在向量空间中也具有相似的距离。这种方法在处理自然语言处理（NLP）任务中十分常见，而在软件缺陷预测模型中使用词嵌入技术，是为了更有效地处理程序源码中的token，从而更好地捕捉代码的语义信息。 此外，文章还提到了其他一些关键点。比如，软件早期的缺陷预测技术通常利用软件模块及其标签（有缺陷/无缺陷）来构建机器学习模型，并利用构建好的模型预测新模块是否含有缺陷。而大多数现有工作都利用了人工设计的度量元作为特征，例如Halstead特征、McCabe特征、CK特征、Mood特征等。这些特征虽然在一定程度上有助于软件缺陷预测，但仍然无法充分捕捉程序的语义信息。 作者在文献中引用了Wang等人提出的一种基于深度学习的缺陷预测方法，该方法使用了深度信念网络（DBN）来处理从程序源码中抽取的序列，并从中学习程序语义信息。尽管实验结果表明这种方法能够取得比传统方法更高的F1值，但其存在的问题是DBN在处理大规模数据时的效率和准确性。 从这些讨论中我们可以看出，Seml模型的核心优势在于其能够通过深度学习和词嵌入技术，更好地捕捉和表达程序的语义信息。这对于提升软件缺陷预测的准确性和效率至关重要。通过这一点，Seml模型有望在软件工程领域产生积极的影响，为开发者提供更加强大和精确的工具，以辅助他们在软件开发过程中及时发现潜在的缺陷，从而进一步提高软件质量和可靠性。

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缺陷的等级划分 　　A类--严重错误，包括以下各种错误： 　　1、由于程序所引起的死机，非法退出 　　2、死循环 　　3、数据库发生死锁 　　4、因错误操作导致的程序中断 　　5、功能错误 　　6、与数据库链接错误 　　7、数据库通讯错误 　　B类--较严重错误，包括以下错误： 　　1、程序错误 　　2、程序接口错误 　　3、数据库的表、业务规则、缺省值未加完整性等约束条件 　　C类--一般性错误，包括以下各种错误： 　　1、操作界面错误(包括数据窗口内列名定义、含义是否一致) 　　2、打印内容、格式错误 　　3、简单的输入显示未放在前台进行控制 　　4、删除操作未给出提示 　　5、数据库表中

系统主要功能： 开发人员：主页、个人中心（我的待办、我的已办）、缺陷管理（列表） 测试人员：主页、个人中心（我的待办、我的已办）、缺陷管理 系统管理员：个人中心（我的待办、我的已办）、缺陷管理、项目管理、用户管理、角色管理、菜单管理、部门管理、统计分析 详情：https://blog.csdn.net/qq_33037637/article/details/124883897

对跨项目缺陷预测问题展开了深入研究，在源项目实例选择时，考虑了三种不同的实例相似度计算方法，并发现这些方法的缺陷预测结果存在多样性，因此提出了一种基于Box-Cox转换的集成跨项目软件缺陷预测方法BCEL。具体来说，基于不同的实例相似度计算方法，从候选集中选出不同的训练集；针对这些数据集，进行有针对性的Box-Cox转换，并借助特定分类方法构造出不同的基分类器，最后将这三个基分类器进行有效集成。基于实际项目的数据集，验证了BCEL方法的有效性，并深入分析了BCEL方法内的影响因素对缺陷预测性能的影响。

系统主要功能： 开发人员：主页、个人中心（我的待办、我的已办）、缺陷管理（列表） 测试人员：主页、个人中心（我的待办、我的已办）、缺陷管理 系统管理员：个人中心（我的待办、我的已办）、缺陷管理、项目管理、用户管理、角色管理、菜单管理、部门管理

1、NASA MDP 软件缺陷数据集介绍：软件缺陷预测研究中心广泛应用NASA公布的NASA IV＆V Facility Metrics Data Program(MDP)数据集。 MDP包括 13个不同的数据集，这些数据均来自NASA 的13个实际软件项目，由最常见的开发语言编写。每个数据集包含来自不同软件项目的若干模块，规模从 125个模块到 17186 个模块不等。各个数据集由LOC、McCabe、Halstead等几类度量元属性和是否包含缺陷的类别标记（defective）组成。MDP数据集所提供的记录，一行代表一个模块，每个字段对应一个属性。 2、NASA MDP 数据集是软件缺陷预测使用的数据集； 3、该数据集是向官方索取的，包含13个数据集文件，用于实验研究； 4、数据集文件格式是arff格式。