Bayou 是一个数据驱动的计算机程序代码合成系统，它从 GitHub 上采集数据，通过深度学习算法和训练，将 Java 代码编写部分自动化。
依赖：
- JDK 1.8
- Python3 (Tested with 3.5.1)
- Tensorflow (Tested with 1.4)
- scikit-learn (Tested with 0.19)
在 Ubuntu / Mac 上，编译和运行 Bayou 源代码：
安装依赖项
cd bayou/tool_files/build_scripts
sudo ./install_dependencies.sh
编译 Bayou
./build.sh
运行 Bayou
cd out/
./start_bayou.sh &
等待结果:
===================================
Bayou Ready
===================================
执行:
./synthesize.sh
在输出时，应该看到下面的分隔字符
---------- BEGIN PROGRAM ----------
要在提供的一些示例上运行 Bayou，需执行以下操作
./synthesize.sh example_inputs/<Program.java>
示例程序名称 Program.java
-
我是自动化新手，尝试使用Appium（Mac应用程序）在iOS应用程序上编写测试脚本。 我成功地在Appium上加载了我的应用程序，并使用了Appium Inspector。在Appium inspector中有一个记录按钮，用于记录我的操作。 但是，我的问题是如何保存这些录制的脚本以供重用？其次，我还想使用Java手动编写测试脚本，但目前不知道在哪里使用Appium Mac app编写代码。 我
-
概述 毫末科技的前端代码自动化的技术栈为： 制作前端组件：imgcook 前端组件文档：storybook 前端组件仓库：bit（bit.dev） 前端组件快速引入项目：xmind2code(毫末自研) + ice 组件编写规范见： 毫末xmind2code封装uniapp组件规范 其他相关技术 开源xLayers 商业Supernova 教程 imgcook 请见官方文档
-
问题内容： 我想在Linux终端中编写自动完成代码。该代码应按以下方式工作。 它具有字符串列表（例如，“ hello”，“ hi”，“你好”，“再见”，“很棒”等）。 在终端中，用户将开始输入内容，当有匹配的可能性时，他会提示可能的字符串，供他选择（类似于vim编辑器或google增量搜索）。 例如，他开始输入“ h”，他得到提示 你好” _ “一世” _“你好吗” 更好的是，它不仅可以从字符串的
-
11.3 编写代码 要完成我们的程序，我们需要创建一个Java文件。默认情况下，Maven会编译src/main/java目录下的源文件，因此您需要创建该目录结构，然后添加一个名为src/main/java/Example.java的文件： import org.springframework.boot.*; import org.springframework.boot.autoconfigur
-
在进一步介绍之前，让我们花点时间来讨论编写"通用"代码时的约束条件 - 即运行在服务器和客户端的代码。由于用例和平台 API 的差异，当运行在不同环境中时，我们的代码将不会完全相同。所以这里我们将会阐述你需要理解的关键事项。 服务器上的数据响应 在纯客户端应用程序 (client-only app) 中，每个用户会在他们各自的浏览器中使用新的应用程序实例。对于服务器端渲染，我们也希望如此：每个请求
-
本文向大家介绍用VBS写的VBSCRIPT代码格式化工具VbsBeautifier，包括了用VBS写的VBSCRIPT代码格式化工具VbsBeautifier的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 昨天在VBS吧看到一个精华帖《VBS代码格式化工具》，是用C++写的，区区VBS代码格式化，就不要劳C++大驾了吧，用VBS实现VBS代码格式化工具不是更自然么？ 网上的VBS代码大部分都没有缩进，新
-
在前面的标准编译安装中，第一步是./configure[30]，它会根据Makefile.in生成Makefile文件，然后make根据Makefile自动编译软件 通常在一个源码包中，已经包含了configure脚本和Makefile文件，作为课外知识，我们大致了解一下怎么生成这两个文件 autoconf autoconf用来生成configure脚本，它可以检查系统特性、编译环境、环境变量、软
-
自动化所有测试流程并对其进行配置以实现速度和灵活性至关重要。此过程称为DevOps自动化。 维护庞大的IT基础架构的大型DevOps团队面临的困难可以简要分为六个不同的类别。 基建自动化 配置管理 部署自动化 绩效管理 日志管理 监测 下面我们来看看每个类别中的一些工具以及它们如何解决痛点 - 1. 基建自动化 亚马逊网络服务(AWS)：作为云服务，无需实际存在于数据中心。此外，它们易于按需扩展。