ASTMiner 使用指南
2024-08-10 06:44:46作者:晏闻田Solitary
项目目录结构及介绍
ASTMiner 是一个专为代码挖掘设计的库,尤其擅长处理基于路径的代码表示。以下是其核心目录结构及其简介:
.gitignore: 控制版本控制中忽略的文件或目录。LICENSE: 项目的授权许可协议。README.md: 项目的主要说明文件,提供快速入门信息。build.gradle.kts: Gradle 构建脚本,定义了项目构建规则。cli.sh: 命令行界面(CLI)的脚本,用于执行预设的数据处理和挖掘任务。config: 存放配置文件的目录,示例配置可以在此找到,对于不同任务的配置很有帮助。detekt.yml: 应用的代码风格检测配置。gradle.properties: Gradle 构建的属性设置。gradle/wrapper: 包含Gradle的包装器,确保跨环境一致性的构建工具。src: 源码目录,进一步分为以下几个子目录:main/kotlin: 主要的Kotlin源码,包括核心逻辑实现。test/kotlin: 单元测试相关源码,验证功能正确性。
Dockerfile: 用于构建项目Docker镜像的文件,便于容器化部署。docs: 文档相关的资料,虽然不是所有项目都会在这里详细展开,但通常会包含一些额外的解释或API文档。
项目的启动文件介绍
在 ASTMiner 中,并没有传统意义上的单一“启动文件”,因为它的使用方式有两种:作为命令行工具和集成到Java/Kotlin工程中。对于命令行工具的使用,关键在于运行cli.sh脚本,这需要先从源码构建项目,并且配置好相应的YAML配置文件来指定数据处理和挖掘的具体任务。若要在项目中集成ASTMiner,则通过添加Gradle依赖进行,主要涉及修改构建脚本来引入必要的库。
项目的配置文件介绍
配置文件主要是指在执行ASTMiner的CLI任务时使用的YAML格式的配置文件。这些配置文件通常位于config目录下或由用户自行创建,它们定义了数据处理管道的关键参数,包括但不限于:
- 过滤器(Filters):用于排除不想要的样本。
- 标签提取器(Label Extractors):根据树结构为每棵树生成对应的标签。
- 存储格式(Storages):指定如何存储处理后的数据,比如转换成训练集的格式。
配置文件的结构高度灵活,可以根据具体的挖掘需求定制,确保ASTMiner能够高效地处理从版本控制系统(VCS)获取的源代码,转化为机器学习模型训练所需的数据格式。
以上就是关于ASTMiner的基本介绍,涵盖目录结构、启动方法以及配置文件的解析,希望对使用该工具的开发者有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
422
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
331
暂无简介
Dart
686
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869