pavlov200912

Отчет по проекту Ассистент поэта

0. О команде.

Руководитель проекта - Владимир Кукушкин

Я - Павлов Иван и мой партнер по команде - Егор Постников - студенты СП, второго и первого курса соответственно.

1. Глобальная задача

Необходимо разработать инструменты для облегчения процесса написания стихов. Часто сложно подобрать рифму или соблюдать размер, наш проект должен в этом помочь. Основной инструмент при создании данного проекта - NLP (Natural Language Processing). Генерация стихов на русском языке не новая задача в NLP, но каждый раз команды делают это по-разному. Какие-то свои фишки есть и у нас.

pavlov200912

Python requests has 3 parameters: 1)Request URL
 2)Header Fields
 3)Parameter 
4)Request body

pavlov200912

Python requests has 3 parameters: 1)Request URL
 2)Header Fields
 3)Parameter 
4)Request body

pavlov200912

Python requests has 3 parameters: 1)Request URL
 2)Header Fields
 3)Parameter 
4)Request body

pavlov200912

{"ghgist": {"settings": {"token": "test "}}}

pavlov200912

Chapter 3: (Session 1)

Curiosity questions:

• Why biologists can't read whole genome sequence? Why can't they locate the reading region?

Breakdowns:

Chapter 5: (Session 2)

Breakdown:

pavlov200912

RefactorInsight

Example 0

PROB: 0.53 (Found accidentally) commit

UNCHANGED:

/**
 * Returns the Refactoring Info parent of a node.

pavlov200912

package main

/* Билеты по Проектированию Высоко нагруженных систем

• В этом конспекте нет автоматической грамматической проверки
• Он написан для личного пользования, исключительно для подготовки к экзамену

pavlov200912

Comment Updater. Report Spring 2021.

Про что проект?

Данные проект - попытка создать инструмент для определения comment inconsistency. Это ситуация, когда разработчик обновил код, но забыл обновить комментарий. Из-за таких несоответсвий усложняется читаемость и поддерживаемость кода.

Задача не новая, существует несколько статей, которые описывают различные подходы решения. Но на данный момент нет прикладного решения, которое можны было бы, например, использовать в современных IDE.

С другой стороны, существующие решения, в основном описывают rule-based подход (Решение о том, что комментарий устарел принимается на основе эмпирически выведенных правил, например если тип функции поменялся, а в комментарии есть прямое указание типа - его точно нужно поменять). Такие алгоритмы часто имеют недостатки, например у них могут возникнуть трудности при использовании другого языка программирования, стилизации или языка комментария. Хочется использовать для этой задачи машинное обучения. Статьи на эту тему есть, но

pavlov200912

Comment Updater. Report Autumn 2020.

Про что проект?

Данные проект - попытка создать инструмент для определения comment inconsistency. Это ситуация, когда разработчик обновил код, но забыл обновить комментарий. Из-за таких несоответсвий усложняется читаемость и поддерживаемость кода.

Задача не новая, существует несколько статей, которые описывают различные подходы решения. Но на данный момент нет прикладного решения, которое можны было бы, например, использовать в современных IDE.

С другой стороны, существующие решения, в основном описывают rule-based подход (Решение о том, что комментарий устарел принимается на основе эмпирически выведенных правил, например если тип функции поменялся, а в комментарии есть прямое указание типа - его точно нужно поменять). Такие алгоритмы часто имеют недостатки, например у них могут возникнуть трудности при использовании другого языка программирования, стилизации или языка комментария. Совсем недавно (Октябрь 2020) вышла новая статья, предлагающая использовать методы ма