结对编程

（1）PSP表格 PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时（分钟） 实际耗时（分钟） Planning 计划 10 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 Development 开发 · Analysis · 需求分析 (包括学习新技术) 20 · Design Spec · 生成设计文档 10 · Design Review · 设计复审 (和同事审核设计文档) 5 · Coding Standard · 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) 10 · Design · 具体设计 20 · Coding · 具体编码 30 · Code Review · 代码复审 10 · Test · 测试（自我测试，修改代码，提交修改） 10 Reporting 报告 5 · Test Report · 测试报告 5 · Size Measurement · 计算工作量 10 · Postmortem & Process Improvement Plan · 事后总结, 并提出过程改进计划 10 合计 上周在写团队项目文档那些，真的没有时间搞结对编程，该怎么打分就打吧。 来源： https://www.cnblogs.com/FangYuan454/p/11672454.html

Git地址 https://github.com/isliudong/WordCount 结对同学的作业地址 < 同伴博客 > 结对同学的学号 201731062214 个人博客地址 https://www.cnblogs.com/liudong123/ 作业要求 < 作业要求 > 一、结对过程（拍照） 二、PSP表格 三、基本解题思路 四、程序设计（详细） 分工：同伴负责：四个基础功能；我负责：文件写入、命令行参数定义、两个附加功能 基础框架设计 我们一共设计了3个类，包括1个接口类，1个基础功能类和1个附加功能类。6个功能函数（父类4个，子类两个） 逻辑流程设计 !img](https://img2018.cnblogs.com/blog/1664797/201910/1664797-20191012162038966-921828895.png) 我们对用户的操作进行了分类，假设用户没有输入任何命令行参数（只是执行了程序）那么我们调用BasisFunction（父类），用户只需输入文件路径即可得到相应的结果；假设用户使用了命令行参数此时我们再调用AddtionalFunction（子类） 接口封装设计 四个基础功能的设计 两个附加功能和自定义命令行参数的设计 自定义命令行 在cmd命令行输入的参数会存入程序入口主函数main(string[] args)的字符串数组中

（1）Fork仓库的Github项目地址。 GitHub地址 github地址 本人学号 201831061217 伙伴学号 201831061216 伙伴博客地址 （2）psp表格 PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时（分钟） 实际耗时（分钟） Planning 计划 60 40 Estimate 估计这个任务需要多少时间 半周 3天 Development 开发 500 700 Analysis 需求分析 (包括学习新技术) 200 400 Design Spec 生成设计文档 30 20 Design Review 设计复审 (和同事审核设计文档) 120 150 Coding Standard 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) 30 40 Design 具体设计 60 40 Coding 具体编码 600 900 Code Review 代码复审 120 120 Test 测试（自我测试，修改代码，提交修改） 120 120 Reporting 报告 180 250 Test Report 测试报告 60 40 Size Measurement 计算工作量 20 5 Postmortem & Process Improvement Plan 事后总结, 并提出过程改进计划 60 40 合计 2160 3天 （3）

链接 队友博客 我的博客 Fork的Github 分工 PSP PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时（分钟） 实际耗时（分钟） Planning 计划 ：明确需求和其他因素，估计以下任务需要多少时间 30 30 Estimate 估计这个任务需要多少时间 30 30 Development 开发 （包含下面8个子任务） 70 100 Analysis 需求分析(包括学习新技术) 60 90 Design Spec 生成设计文档 10 10 Design Review 设计复审 0 0 Coding Standard 代码规范(为开发制定合适的规范) 0 0 Design 具体设计（用伪代码，流程图等方法来设计具体模块） 0 0 Coding 具体编码 0 0 Code Review 代码复审 0 0 Test 测试(自我测试,修改,提交修改) 0 0 Reporting 报告 0 0 Test Report 测试报告 0 0 Size Measurement 计算工作量 0 0 Postmortem & Process Improvement Plan 事后总结并提出过程改进计划 0 0 合计 100 130 解题思路与设计说明 网络接口使用 代码组织与内部实现设计 算法与流程图 关键代码解释 性能分析与改进 单元测试

Github项目地址 https://github.com/TheFatInsect/WordCount.git 结对伙伴的作业地址 https://www.cnblogs.com/Redwarx008/p/11667362.html 一.结对的过程 我和结对队友贾鸿椋是室友而且我们俩的桌子紧挨着所以交流沟通起来特别方便，而且我们都有一些不错的想法和共同的意见所以就很顺利的结对成功。由于我们俩的想法是共同的，但出于个人原因我选择了C而他选择了C++ 所以我们的代码是由个人独立完成的两份cpp文件，但我们在写完代码之后互相查看了对方的代码并且听对方讲解了自己代码的各个部分以及功能实现原理，并进行了很久的经验交流，所以还是有很大的收获的。 二.PSP表格 三.解题思路描述 1.初步思考 本次作业要求设计一个wordcount的命令行程序 与以往作业要求不同 本次作业是通过cmd命令窗口调用exe文件 对一txt文件进行检索然后输出统计的文件内容。首先要实现基本功能：①统计文件的字数②统计Ascii字码2 不考虑汉字③统计空格 水平制表符 换行符 均算字符④英文字母⑤词组。然后需要对程序进行一系列的单元测试 效能分析以及数据可视化部分的检测。最后还有程序的附加功能“用户交互界面绘制”即：a.支持两种导入单词文本的方式：导入单词文本文件和直接在界面上输入单词并提交。b

一、对分治思想的体会 1、帮助我们解决问题。 分治法，对大的问题拆封成规模较小的问题，我们求解小问题，再把小问题的答案合并起来，得出大问题的答案。大问题思考起来比较乱，犯迷糊，不易想到解决方法，比如汉诺塔问题。分解成小问题，我们就容易想出方法来解决问题 2、时间复杂度低 分治法思想核心是递归，递归的时间复杂度低。算法的复杂度低，提高了算法的质量 二、结对编程情况汇报 3道题都做完且答案正确，第三道题，没有按时间复杂度为O（logn）编程，后来查找资料知道如何写出O（logn）的算法。第一题，开始没有语法错误，但是答案不正确，因为没有用多几个不同特殊的例子去检验答案的正确性。 第二题是在第一道题基础上的修改，所以思路有了，想清楚两道题的不同点后，比较快速的做出来。 来源： https://www.cnblogs.com/666AAAA/p/11670987.html

一、重现基线模型 我们选择的基线模型是CODEnn，其原理如下： 首先，目标是比较代码片段和问题描述之间的匹配程度。代码中，抽取的信息为方法名、API序列和标识符，问题描述就是自然语言。在抽取特征时，序列信息使用LSTM， 非序列信息使用MLP。抽取后，使用Max Pooling做融合，对于代码的三部分信息，再增加Linear层融合。最后。两个融合向量以余弦相似度度量匹配程度。 模型重现效果： 原论文中，R@1、5、10分别为0.46、0.76、0.86，但我们复现的结果为0.31、0.59、0.70，大概差了10个点。所以并没有完全复现原始效果。 模型优点：思路清晰，实现方法简单，效果也很明显。 模型缺点：局部设计感觉有些粗糙，比如Max Pooling感觉很奇怪。 二、模型改进 改进动机：Max Pooling感觉很奇怪。 新方法：做Max Pooling的目的是做局部融合，即把每个信源的特征融合成一个特征。不如考虑用一种加权的方式进行融合。所以，我们使用attention的方法求取权重，并把Max Pooling替换为加权求和，如下所示： 三、实现改进方法 结果十分差，可能这种方法行不通，也可能代码写的有问题，还没来得及寻找解决方案。感觉最大的问题在于，我们给代码的特征加了attention，但是描述却没有办法加，导致两部分特征缺乏可比性。 四、对小伙伴评价

baseline 复现 我们选择的 baseline 是 CodeNet。CodeNet 的模型可以用如下的图描述： 模型的输入由两个主要的分支组成。一支接受代码信息（方法名、API 序列、tokens 等），另一只则接受文档描述信息。我们的任务是将两种输入转化成为相似的 vector （即图中的 code vector 和 docstring vector）。模型使用了 RNN/MLP 的结构对输入做特征抽取。在网络的最后，CodeNet 将代码匹配视为二分类任务（匹配上与未匹配上），对提取出的 code vector 和 docstring vector 做监督。 CodeNet 是基于 CodeNN 做改进的。它们最大的不同之处是，CodeNN 使用余弦相似度计算 vector 的 loss，而 CodeNet 则将匹配任务视为二分类问题。CodeNet 这种改进可以提高匹配的准确率，但随之而来的是搜索时计算量的提高。CodeNN 在训练完成后只需对 code 和 docstring 分别做特征提取，即可抛开 model 投入生产环境，预测时用余弦相似度作为标准进行搜索即可。但 CodeNet 在生产环境中还需保留最后的 MLP 层，这里有额外的计算开销。 复现时遇到的最大问题是 CodeNet 的代码不完整，同时 README 与实际代码有若干不一致的地方。具体而言

一. Fork仓库地址 GIT地址 博客链接 二 . PSP表格 PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时（分钟） 实际耗时（分钟） Planning 计划 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 Development 开发 700 800 · Analysis · 需求分析 (包括学习新技术) 100 120 · Design Spec · 生成设计文档 100 80 · Design Review · 设计复审 (和同事审核设计文档) 20 30 · Coding Standard · 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) 20 20 · Design · 具体设计 100 100 · Coding · 具体编码 120 100 · Code Review · 代码复审 30 30 · Test · 测试（自我测试，修改代码，提交修改） 40 40 Reporting 报告 80 80 · Test Report · 测试报告 40 40 · Size Measurement · 计算工作量 20 20 · Postmortem & Process Improvement Plan · 事后总结, 并提出过程改进计划 40 30 合计 1420 1490 三. 计算模块接口的设计与实现过程 四. 代码复审 1

结对编程 github地址 github地址 结对编程伙伴 喻诗祺 伙伴学号 201831061418 1、PSP表格 PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时（分钟） 实际耗时（分钟） Planning 计划 20 20 Estimate 估计这个任务需要多少时间 20 20 Development 开发 230 303 Analysis 需求分析 (包括学习新技术) 20 25 Design Spec 生成设计文档 20 25 Design Review 设计复审 (和同事审核设计文档) 5 8 Coding Standard 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) 10 10 Design 具体设计 25 25 Coding 具体编码 120 150 Code Review 代码复审 50 45 Test 测试（自我测试，修改代码，提交修改） 30 60 Reporting 报告 80 105 Test Report 测试报告 20 20 Size Measurement 计算工作量 30 35 Postmortem & Process Improvement Plan 事后总结, 并提出过程改进计划 30 50 - 合计 330 428 2、计算模块接口的设计与实现过程 这次作业我与喻诗祺同学一起完成的，使用c++，而且对c