Разработка приложения для получения метрик программного продукта на языке объектно-ориентированного программирования

?

Разработка приложения для получения метрик программного продукта на языке объектно-ориентированного программирования

Вестник Пермского университета. Серия: Математика. Механика. Информатика. 2023. № 3 (62). С. 76–84.

Корзников А. О., Дацун Н. Н.

Все группы процессов жизненного цикла программного продукта на стороне разработчика сложны в осуществлении. При этом следует учитывать возможность генерации программного кода, а в случае командной работы - потребность оценки вклада каждого ее участника. В работе предлагается количественная оценка различных аспектов программного обеспечения путем вычисления метрик программного кода. Цель данной работы - разработка приложения расчета метрик для различных языков объектно-ориентированного программирования (ООП). Задачами являются разработка подходов к применению метрик для оценки и сравнения программного кода, реализация приложения расчета метрик. Создано описание для подмножества языков C#, C++ и Java. Впервые предложены шкалы значений для метрик Холстеда, подходы к анализу динамики изменения программного продукта и сравнению различных программ решения одной задачи. Это позволяет дать интерпретацию значений метрик. Разработано приложение Metrics Observer расчета 11 метрик для программ на языке ООП и 16 метрик, не зависящих от парадигмы. Практическая значимость состоит в подготовке решений для сравнения различных реализаций одной задачи, выявления участков кода для рефакторинга, оценки динамики изменения качества кода в процессе разработки / рефакторинга и вклада в проект отдельных разработчиков.

Научное направление: Компьютерные науки

Язык: русский

DOI

Текст на другом сайте

QGKM: A Quantum Fidelity-Based Graph Clustering Framework for Robust Data Pattern Recognition in Education Social Networks QGKM: A Quantum Fidelity-Based Graph Clustering Framework for Robust Data Pattern Recognition in Education Social Networks

Neal N. X., Weiqing L., Dacheng H. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 5 P. 1–22

Добавлено: 13 мая 2026 г.

Proceedings of the 9th Student Research Workshop associated with the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing

Velichkov B., Nikolova-Koleva I., Slavcheva M., INCOMA Ltd, 2025.

Добавлено: 12 мая 2026 г.

Интегрированная среда моделирования для верификации и валидации программ управления подключенными и высокоавтоматизированными транспортными средствами

Степанянц В. Г., Долгов И. М., Хорошилов Г. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 95–110

На рынок постепенно выходят высокоавтоматизированные и подключенные транспортные средства (ТС). В настоящее время предлагаются решения, позволяющие использовать эти технологии для совместного управления дорожным движением, что может значительно повысить его безопасность. В статье анализируются требования к интегрированной среде моделирования подключенных и высокоавтоматизированных ТС и совместной автоматизации управления дорожным движением с высокодетализированным учетом влияния окружающих объектов. Проанализированы ...

Добавлено: 12 мая 2026 г.

Connected and Automated Vehicle Scenario Manager Graphical User Interface

Тихонов Р. А., Efendiev M. T., Fedotenkov A. A., 2026 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon) 2026 P. 542–547

Добавлено: 11 мая 2026 г.

Proceedings 2026 IEEE 11th International Conference on Smart Cloud SmartCloud 2026 8-10 May 2026

Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2026.

Добавлено: 10 мая 2026 г.

От неизвестности к прозрачности: обзор технологий объяснимого ИИ (XAI)

Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194

С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...

Добавлено: 8 мая 2026 г.

Explainable AI for Industry 5.0: Shedding light on the black box

Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Business Informatics 2026 Vol. 20 No. 1 P. 7–28

Добавлено: 8 мая 2026 г.

Comparative Analysis of Students’ Perceptions of Programming Puzzles: Parson’s and Wordle-Like

Варнавский А. Н., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 37487–37508

Добавлено: 7 мая 2026 г.

Towards performance analysis of GPU-aware MPI over Angara interconnect

Ismagilov T., Mukosey A., Смирнов Ф. А. и др., International Journal of High Performance Computing Applications 2026 Vol. 40 No. 2 P. 240–253

Добавлено: 7 мая 2026 г.

Программные инструментальные средства для разработки мероприятий по снижению брака серийного производства

Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А., Мезенцев А. С., Прикладная математика и вопросы управления 2025 № 2 С. 99–116

Представлен обзор современных методов и основанных на них программных инструментах, применяемых для математического моделирования серийных производственных процессов с целью снижения брака и повышения качества производимых изделий. Перечисляются группы работ, нацеленных на обнаружение и классификацию дефектов, работ, в которых решаются задачи прогнозирования образования дефектов и определения значимости параметров, работ направленных на поиск оптимального сочетания технологических параметров изготовления изделий, ...

Добавлено: 5 мая 2026 г.

Моделирование и оценка ресурсных затрат алгоритмов маршрутизации в сетях на кристалле с двумерной циркулянтной топологией

Монахова Э. А., Монахов О. Г., Рзаев Э. Р. и др., Прикладная дискретная математика 2026 Т. 71 С. 112–127

В настоящей работе исследовано совместное конструирование топологий семейств оптимальных по диаметру циркулянтных сетей $C(N; \pm 1, \pm s_2)$ и реализуемых для них оптимальных алгоритмов маршрутизации сложности $O(1)$. Предлагаемый алгоритм маршрутизации основан на использовании масштабируемых параметров $L$-образных шаблонов плотной укладки графов на плоскости для семейств оптимальных сетей. Определены аналитические формулы зависимости этих параметров от диаметра графов семейств ...

Добавлено: 4 мая 2026 г.

AlphaDent: A dataset for automated tooth pathology detection

Sosnin E. I., Vasil’ev Y. L., Solovyev R. A. и др., Computer Optics 2025 Vol. 49 No. 6 P. 1129–1137

Добавлено: 4 мая 2026 г.

Мультимодальные модели в медицинской диагностике как универсальный инструмент

Назаренко А. Г., Федоров М. В., Мошкин А. С. и др., Вестник Росздравнадзора 2026 № 1 С. 14–29

Мультимодальные фундаментальные модели и медицинские мультимодальные большие языковые модели формируют новый класс диагностических систем поддержки принятия решений, способных работать с разнородными источниками данных: медицинскими изображениями (рентген, КТ, МРТ, УЗИ, гистология), сигналами (ЭКГ, ЭЭГ), текстом (история болезни, протоколы, выписки), лабораторными показателями, данными молекулярного профилирования и др. В статье систематизированы архитектуры и стратегии обучения, обеспечивающие переносимость между ...

Добавлено: 4 мая 2026 г.

2025 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)

Honolulu: IEEE, 2025.

Добавлено: 3 мая 2026 г.

MinMAE calibration method for convolutional neural network quantization

Vasilev A., Kapitanov A., Solovyev Roman A. и др., PeerJ Computer Science 2026 Vol. 12 Article 3724

Добавлено: 3 мая 2026 г.

Machine Learning Methods for Fast Evaluation of Static IR Drop Effect

Solovyev Roman A., Telpukhov Dmitry, Shafeev I. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 3 Article 169

Добавлено: 3 мая 2026 г.

On the minimum number of maximal distance-k independent sets in trees

Талецкий Д. С., / Series arXiv "math". 2026.

Добавлено: 1 мая 2026 г.

Proceedings of the 2026 8th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE)

Даюб А., Сулейман Э., IEEE, 2026.

Добавлено: 30 апреля 2026 г.

Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли

М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024.

Интелшектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли, Калининград, Россия, 2024, ООО «Геомодель Развитие» ...

Добавлено: 29 апреля 2026 г.

Bioinspired Method of Agent Redistribution between Groups

Karpova Irina Petrovna, Pattern Recognition and Image Analysis 2025 Vol. 35 No. 4 P. 1138–1144

Добавлено: 29 апреля 2026 г.

Неслучайные и случайные четырехстопные ямбы Н.А. Некрасова. Сравнительный анализ ритмики стиха и прозы поэта

Казарцев Е. В., Качалов В. В., Вестник Казахского национального педагогического университета имени Абая. Серия «Филологические науки» 2023 Т. 83 № 1 С. 29–38

Статья посвящена исследования ритмики стиха и прозы Н. А. Некрасова с помощью квантитативных методов. В ходе работы рассматриваются стихотворения поэта, написанные четырехстопным ямбом, анализируется их соответствие тенденциям в стихе 1840-х-1880-х гг. Анализ прозы проводится путем построения и сравнения языковой вероятностной модели размера с речевыми моделями. Полученные результаты по ритмике прозе Некрасова оказываются крайне схожими с ...

Добавлено: 27 февраля 2026 г.

Качество программного кода. Позаботьтесь о долгой жизни ваших программных продуктов!

Силаков Д. В., Системный администратор 2025 № 10(275) С. 42–47

Понятие «качество программного продукта» включает в себя не только полноту и корректность реализации требуемого функционала, но и простоту поддержки и модификации программы. Как же обезопасить себя и коллег от кошмара поддержки нечитаемого кода? ...

Добавлено: 15 февраля 2026 г.

Метрика стихов А. А. Кымытваль, написанных на чукотском языке

Баркова Л. А., Вопросы языкознания 2025 № 4 С. 97–128

В статье рассматривается метрика стихов чукотской поэтессы А. А. Кымытваль. Метрика стихов, написанных на чукотском языке, ранее не обсуждалась. В рамках исследования был собран и отглоссирован вручную корпус из 40 стихотворений поэтессы. Затем было проанализировано количество слогов в строке и расположение словоразделов в стихотворениях из корпуса, количество и расположение ударений и слогов разного веса. Мы показываем, что метр стихов ...

Добавлено: 11 сентября 2025 г.

Оценка расстояний между российскими регионами с учетом транспортной инфраструктуры

Галимов Д. И., Гнидченко А. А., Сальников В. А., Пространственная экономика 2024 № 1 С. 96–124

Исследование посвящено оценке средневзвешенных расстояний между регионами России по разным метрикам – кратчайших расстояний на сфере и дистанции по железным и автомобильным дорогам. Подобные сводные оценки необходимы исследователям межрегиональных процессов, таких как миграция и грузоперевозки, однако в публичном доступе отсутствуют. В статье этот пробел восполняется. Подробно описываются методики оценки расстояний по разным метрикам (на основе ...

Добавлено: 10 сентября 2024 г.