機器學(xué)習(xí)輔助的軟件設(shè)計與開發(fā)

機器學(xué)習(xí)輔助的軟件設(shè)計與開發(fā)機器學(xué)習(xí)賦能軟件開發(fā)軟件設(shè)計中的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用機器學(xué)習(xí)輔助軟件開發(fā)流程機器學(xué)習(xí)輔助軟件測試優(yōu)化機器學(xué)習(xí)提升軟件可維護性機器學(xué)習(xí)輔助代碼生成策略機器學(xué)習(xí)在軟件安全中的應(yīng)用機器學(xué)習(xí)輔助軟件需求獲取ContentsPage目錄頁機器學(xué)習(xí)賦能軟件開發(fā)機器學(xué)習(xí)輔助的軟件設(shè)計與開發(fā)機器學(xué)習(xí)賦能軟件開發(fā)機器學(xué)習(xí)輔助的軟件設(shè)計1.機器學(xué)習(xí)可用于生成更優(yōu)的軟件設(shè)計，通過分析歷史數(shù)據(jù)和用戶反饋，機器學(xué)習(xí)算法可以識別出代碼中的模式和潛在問題，并建議改進方案。2.自動化軟件設(shè)計任務(wù)，通過利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以自動化軟件設(shè)計過程中的某些任務(wù)，如代碼生成、單元測試和性能分析，從而提高軟件開發(fā)效率。3.提高軟件質(zhì)量，機器學(xué)習(xí)可以幫助檢測軟件中的缺陷，并識別出可能導(dǎo)致錯誤的代碼片段，從而提高軟件的質(zhì)量和可靠性。機器學(xué)習(xí)輔助的軟件開發(fā)1.機器學(xué)習(xí)可以提供個性化的代碼推薦，通過分析開發(fā)人員的編程習(xí)慣和偏好，機器學(xué)習(xí)算法可以推薦與他們開發(fā)風(fēng)格相匹配的代碼片段和設(shè)計模式。2.自動化軟件測試和驗證，利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以自動化軟件測試和驗證過程，包括單元測試、集成測試和系統(tǒng)測試，從而提高軟件測試的效率和準(zhǔn)確性。3.提高軟件安全性，機器學(xué)習(xí)可以幫助檢測和修復(fù)軟件中的安全漏洞，并識別出可能導(dǎo)致安全問題的代碼片段，從而提高軟件的安全性。軟件設(shè)計中的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用機器學(xué)習(xí)輔助的軟件設(shè)計與開發(fā)軟件設(shè)計中的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用基于機器學(xué)習(xí)的軟件需求工程1.機器學(xué)習(xí)技術(shù)，如自然語言處理、推薦系統(tǒng)、計算機視覺等，可用于自動分析和處理軟件需求。通過學(xué)習(xí)和提取軟件歷史數(shù)據(jù)和需求文檔等信息，機器學(xué)習(xí)算法可識別需求模式和相似性，輔助需求工程師挖掘和理解用戶需求，提高需求質(zhì)量和工程效率。2.機器學(xué)習(xí)可應(yīng)用于軟件需求預(yù)測，通過歷史數(shù)據(jù)和相關(guān)因素分析，構(gòu)建預(yù)測模型，預(yù)測未來軟件需求的變化和趨勢，幫助軟件項目團隊進行需求管理和規(guī)劃，合理分配資源，降低風(fēng)險。3.機器學(xué)習(xí)技術(shù)可助力需求優(yōu)先級排序。通過對需求的價值、影響、復(fù)雜度、風(fēng)險等因素進行分析，機器學(xué)習(xí)算法可生成需求優(yōu)先級列表，指導(dǎo)軟件項目團隊確定需求開發(fā)順序，優(yōu)化資源分配，提高項目成功率。軟件設(shè)計中的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用機器學(xué)習(xí)輔助的軟件架構(gòu)設(shè)計1.機器學(xué)習(xí)算法可用于軟件架構(gòu)模式識別和推薦，通過分析歷史項目數(shù)據(jù)和架構(gòu)信息，機器學(xué)習(xí)模型可識別和提取架構(gòu)模式，并根據(jù)需求和約束條件，結(jié)合最佳實踐和設(shè)計原則，為軟件系統(tǒng)推薦合適的架構(gòu)模式。2.機器學(xué)習(xí)技術(shù)可輔助軟件設(shè)計模式選擇。面對復(fù)雜的設(shè)計方案，機器學(xué)習(xí)算法可通過分析歷史項目數(shù)據(jù)、設(shè)計模式的應(yīng)用場景和優(yōu)缺點，為軟件項目團隊推薦合適的軟件設(shè)計模式，減少決策過程中的不確定性，提高軟件系統(tǒng)的設(shè)計質(zhì)量。3.機器學(xué)習(xí)可用于軟件架構(gòu)優(yōu)化，通過持續(xù)收集和分析軟件系統(tǒng)運行時數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)算法可檢測和識別系統(tǒng)架構(gòu)中的瓶頸和缺陷，并推薦優(yōu)化策略，幫助軟件項目團隊及時調(diào)整架構(gòu)，提高軟件系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。軟件設(shè)計中的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的軟件測試與驗證1.機器學(xué)習(xí)技術(shù)可用于生成測試用例。通過學(xué)習(xí)和分析歷史測試用例和缺陷數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)算法可生成新的測試用例，覆蓋更多的程序路徑和場景，提高軟件測試的覆蓋率和有效性，降低測試成本。2.機器學(xué)習(xí)可助力測試用例優(yōu)先級排序。通過分析測試用例與軟件缺陷的相關(guān)性，機器學(xué)習(xí)算法可生成測試用例優(yōu)先級列表，指導(dǎo)軟件測試團隊確定測試順序，優(yōu)先執(zhí)行高優(yōu)先級的測試用例，提高測試效率和缺陷檢測率。3.機器學(xué)習(xí)技術(shù)可用于自動缺陷檢測和修復(fù)。通過對歷史缺陷數(shù)據(jù)和程序代碼進行學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)算法可訓(xùn)練缺陷檢測模型，自動識別軟件缺陷，并推薦修復(fù)方案。軟件設(shè)計中的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用基于機器學(xué)習(xí)的軟件維護和演化1.機器學(xué)習(xí)可用于軟件變更影響分析。通過學(xué)習(xí)和分析軟件源代碼和變更歷史數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)算法可識別軟件變更對其他模塊和組件的影響，幫助軟件維護團隊快速評估變更風(fēng)險，制定變更策略，減少變更引起的缺陷和故障。2.機器學(xué)習(xí)技術(shù)可輔助軟件缺陷預(yù)測。通過對歷史缺陷數(shù)據(jù)和軟件源代碼進行分析，機器學(xué)習(xí)算法可訓(xùn)練缺陷預(yù)測模型，預(yù)測軟件中潛在的缺陷位置和類型，幫助軟件維護團隊提前發(fā)現(xiàn)和修復(fù)缺陷，提高軟件質(zhì)量和可靠性。3.機器學(xué)習(xí)可用于軟件演化分析和預(yù)測。通過對軟件源代碼和版本歷史數(shù)據(jù)的分析，機器學(xué)習(xí)算法可識別軟件演化模式和趨勢，預(yù)測軟件未來的演化方向和變化，幫助軟件維護團隊制定軟件演化計劃，降低演化成本和風(fēng)險。機器學(xué)習(xí)輔助軟件開發(fā)流程機器學(xué)習(xí)輔助的軟件設(shè)計與開發(fā)機器學(xué)習(xí)輔助軟件開發(fā)流程MLSDP流程概述1.MLSDP（MachineLearningAssistedSoftwareDevelopmentProcess）是指利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)輔助軟件設(shè)計和開發(fā)的過程。2.MLSDP將機器學(xué)習(xí)技術(shù)融入到軟件開發(fā)的各個階段，包括需求分析、設(shè)計、實現(xiàn)、測試和部署。3.MLSDP通過機器學(xué)習(xí)算法自動生成代碼、優(yōu)化代碼性能、檢測代碼缺陷等方式來提高軟件開發(fā)效率和質(zhì)量。需求分析1.利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)自動分析需求文本，提取需求中的關(guān)鍵特性和約束。2.基于需求分析結(jié)果自動生成軟件設(shè)計文檔，包括用例圖、類圖、時序圖等。3.機器學(xué)習(xí)算法可以幫助需求分析人員識別需求中的模糊點和矛盾點，并提出改進建議。機器學(xué)習(xí)輔助軟件開發(fā)流程設(shè)計1.利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)自動生成軟件設(shè)計方案，包括軟件架構(gòu)、模塊劃分、接口設(shè)計等。2.機器學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)需求分析結(jié)果和已有軟件組件自動生成設(shè)計方案。3.機器學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)軟件質(zhì)量屬性的要求優(yōu)化設(shè)計方案，提高軟件的可維護性、可擴展性和安全性等。實現(xiàn)1.利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)自動生成軟件代碼，包括源代碼和測試代碼。2.機器學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)軟件設(shè)計方案和已有代碼庫自動生成代碼。3.機器學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)軟件質(zhì)量屬性的要求優(yōu)化代碼，提高代碼的性能、可靠性和可讀性等。機器學(xué)習(xí)輔助軟件開發(fā)流程測試1.利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)自動生成測試用例，包括單元測試用例、集成測試用例和系統(tǒng)測試用例。2.機器學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)軟件設(shè)計方案和已有測試用例自動生成測試用例。3.機器學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)軟件質(zhì)量屬性的要求優(yōu)化測試用例，提高測試的覆蓋率和有效性。部署1.利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)自動部署軟件，包括軟件安裝、配置和啟動等。2.機器學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)軟件的部署環(huán)境和部署需求自動生成部署方案。3.機器學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)軟件質(zhì)量屬性的要求優(yōu)化部署方案，提高軟件的可用性和可靠性等。機器學(xué)習(xí)輔助軟件測試優(yōu)化機器學(xué)習(xí)輔助的軟件設(shè)計與開發(fā)機器學(xué)習(xí)輔助軟件測試優(yōu)化機器學(xué)習(xí)輔助的軟件測試優(yōu)化1.機器學(xué)習(xí)可以用于優(yōu)化軟件測試用例的選擇，通過分析歷史測試數(shù)據(jù)和缺陷數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)算法可以學(xué)習(xí)到哪些測試用例更有效地發(fā)現(xiàn)缺陷，并據(jù)此生成新的測試用例。2.機器學(xué)習(xí)可以用于優(yōu)化軟件測試的執(zhí)行順序，通過考慮測試用例之間的依賴關(guān)系和覆蓋范圍，機器學(xué)習(xí)算法可以生成一個最優(yōu)的測試執(zhí)行順序，以提高測試效率。3.機器學(xué)習(xí)可以用于優(yōu)化軟件測試結(jié)果的分析，通過分析測試結(jié)果，機器學(xué)習(xí)算法可以識別出最有可能導(dǎo)致缺陷的測試用例，并生成缺陷報告?；谧匀徽Z言處理的測試自動化1.自然語言處理技術(shù)可以用于自動生成測試用例，通過分析軟件需求文檔和設(shè)計文檔，自然語言處理算法可以提取出軟件的功能和業(yè)務(wù)邏輯，并據(jù)此生成測試用例。2.自然語言處理技術(shù)可以用于自動執(zhí)行測試用例，通過將測試用例轉(zhuǎn)換為自然語言指令，自然語言處理算法可以生成相應(yīng)的測試腳本，并通過測試框架執(zhí)行測試用例。3.自然語言處理技術(shù)可以用于自動分析測試結(jié)果，通過分析測試結(jié)果，自然語言處理算法可以識別出測試用例的執(zhí)行結(jié)果，并生成測試報告。機器學(xué)習(xí)輔助軟件測試優(yōu)化機器學(xué)習(xí)輔助的軟件缺陷預(yù)測1.機器學(xué)習(xí)可以用于預(yù)測軟件缺陷的發(fā)生，通過分析歷史缺陷數(shù)據(jù)和軟件代碼特征，機器學(xué)習(xí)算法可以學(xué)習(xí)到哪些代碼片段更可能產(chǎn)生缺陷，并據(jù)此預(yù)測軟件缺陷的發(fā)生。2.機器學(xué)習(xí)可以用于定位軟件缺陷的位置，通過分析缺陷數(shù)據(jù)和軟件代碼特征，機器學(xué)習(xí)算法可以學(xué)習(xí)到哪些代碼片段更可能導(dǎo)致缺陷，并據(jù)此定位軟件缺陷的位置。3.機器學(xué)習(xí)可以用于修復(fù)軟件缺陷，通過分析缺陷數(shù)據(jù)和軟件代碼特征，機器學(xué)習(xí)算法可以學(xué)習(xí)到如何修復(fù)軟件缺陷，并據(jù)此生成補丁程序。機器學(xué)習(xí)輔助的軟件安全性測試1.機器學(xué)習(xí)可以用于發(fā)現(xiàn)軟件安全漏洞，通過分析軟件代碼和安全漏洞數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)算法可以學(xué)習(xí)到哪些代碼片段更可能存在安全漏洞，并據(jù)此發(fā)現(xiàn)軟件安全漏洞。2.機器學(xué)習(xí)可以用于評估軟件安全漏洞的嚴重性，通過分析安全漏洞數(shù)據(jù)和軟件代碼特征，機器學(xué)習(xí)算法可以學(xué)習(xí)到哪些安全漏洞更可能導(dǎo)致嚴重的危害，并據(jù)此評估軟件安全漏洞的嚴重性。3.機器學(xué)習(xí)可以用于修復(fù)軟件安全漏洞，通過分析安全漏洞數(shù)據(jù)和軟件代碼特征，機器學(xué)習(xí)算法可以學(xué)習(xí)到如何修復(fù)軟件安全漏洞，并據(jù)此生成補丁程序。機器學(xué)習(xí)輔助軟件測試優(yōu)化機器學(xué)習(xí)輔助的軟件性能測試1.機器學(xué)習(xí)可以用于優(yōu)化軟件性能測試的負載，通過分析歷史性能測試數(shù)據(jù)和軟件代碼特征，機器學(xué)習(xí)算法可以學(xué)習(xí)到哪些負載更能反映軟件的實際運行情況，并據(jù)此優(yōu)化軟件性能測試的負載。2.機器學(xué)習(xí)可以用于優(yōu)化軟件性能測試的指標(biāo)，通過分析歷史性能測試數(shù)據(jù)和軟件代碼特征，機器學(xué)習(xí)算法可以學(xué)習(xí)到哪些指標(biāo)更能反映軟件的性能，并據(jù)此優(yōu)化軟件性能測試的指標(biāo)。3.機器學(xué)習(xí)可以用于優(yōu)化軟件性能測試的結(jié)果分析，通過分析性能測試結(jié)果和軟件代碼特征，機器學(xué)習(xí)算法可以識別出最有可能導(dǎo)致性能問題的代碼片段，并生成性能報告。機器學(xué)習(xí)輔助的軟件可維護性測試1.機器學(xué)習(xí)可以用于評估軟件的可維護性，通過分析軟件代碼特征和歷史維護數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)算法可以學(xué)習(xí)到哪些代碼片段更難維護，并據(jù)此評估軟件的可維護性。2.機器學(xué)習(xí)可以用于預(yù)測軟件的可維護性變化，通過分析歷史維護數(shù)據(jù)和軟件代碼特征，機器學(xué)習(xí)算法可以學(xué)習(xí)到哪些代碼片段更可能發(fā)生變化，并據(jù)此預(yù)測軟件的可維護性變化。3.機器學(xué)習(xí)可以用于改進軟件的可維護性，通過分析歷史維護數(shù)據(jù)和軟件代碼特征，機器學(xué)習(xí)算法可以學(xué)習(xí)到哪些代碼片段更難維護，并據(jù)此生成重構(gòu)建議。機器學(xué)習(xí)提升軟件可維護性機器學(xué)習(xí)輔助的軟件設(shè)計與開發(fā)機器學(xué)習(xí)提升軟件可維護性機器學(xué)習(xí)輔助的軟件可維護性分析與評估1.利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)分析軟件的可維護性，可以從代碼質(zhì)量、架構(gòu)設(shè)計、測試覆蓋率等多個維度進行評估，從而對軟件的可維護性進行全面的評估。2.機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助識別代碼中的可維護性問題，例如代碼冗余、重復(fù)代碼、代碼風(fēng)格不統(tǒng)一等。通過識別這些問題，可以幫助開發(fā)人員提高代碼的可維護性。3.機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助預(yù)測軟件的缺陷密度，從而幫助開發(fā)人員在軟件開發(fā)過程中及時發(fā)現(xiàn)潛在的缺陷，并采取措施預(yù)防或修復(fù)缺陷。機器學(xué)習(xí)輔助的軟件可維護性度量和改進1.機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助開發(fā)人員度量軟件的可維護性，從而幫助開發(fā)人員了解軟件的可維護性水平，并制定提高軟件可維護性的策略。2.機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助開發(fā)人員改進軟件的可維護性，例如，機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助開發(fā)人員自動生成代碼，從而減少代碼的冗余和重復(fù)代碼。3.機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助開發(fā)人員自動修復(fù)代碼中的缺陷，從而提高軟件的可維護性。機器學(xué)習(xí)輔助代碼生成策略機器學(xué)習(xí)輔助的軟件設(shè)計與開發(fā)機器學(xué)習(xí)輔助代碼生成策略基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的代碼生成1.利用歷史數(shù)據(jù)或已有代碼庫進行統(tǒng)計學(xué)習(xí)，建立代碼生成模型。2.利用統(tǒng)計模型生成符合特定需求的新代碼，提高代碼生成效率。3.利用統(tǒng)計學(xué)習(xí)技術(shù)生成相似或不同風(fēng)格的代碼，滿足代碼庫多樣性要求?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼生成1.利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的學(xué)習(xí)能力學(xué)習(xí)代碼結(jié)構(gòu)和生成規(guī)則，生成符合特定需求的新代碼。2.利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成更復(fù)雜和更具通用性的代碼，提高代碼生成質(zhì)量。3.利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成多樣化和多風(fēng)格的代碼，滿足不同開發(fā)人員的需要。機器學(xué)習(xí)輔助代碼生成策略基于強化學(xué)習(xí)的代碼生成1.利用強化學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)代碼生成策略，在反饋中不斷改善代碼生成質(zhì)量。2.利用強化學(xué)習(xí)算法生成更魯棒和更可靠的代碼，提高代碼生成效率。3.利用強化學(xué)習(xí)算法生成可解釋和可維護的代碼，降低代碼調(diào)試和維護成本?；谧匀徽Z言處理的代碼生成1.利用自然語言處理技術(shù)將自然語言描述轉(zhuǎn)換成代碼，提高代碼生成效率。2.利用自然語言處理技術(shù)生成更易讀和更易理解的代碼，降低代碼維護成本。3.利用自然語言處理技術(shù)生成更具通用性和可移植性的代碼，提高代碼復(fù)用率。機器學(xué)習(xí)輔助代碼生成策略基于知識圖譜的代碼生成1.利用知識圖譜中的知識和事實推理出代碼生成規(guī)則，提高代碼生成質(zhì)量。2.利用知識圖譜生成具有領(lǐng)域知識的代碼，提高代碼的可重用性和魯棒性。3.利用知識圖譜生成更具創(chuàng)造性和創(chuàng)新性的代碼，提高代碼的商業(yè)價值?；诨旌夏Ｐ偷拇a生成1.將多種代碼生成技術(shù)組合起來，利用不同技術(shù)的優(yōu)勢提高代碼生成效率和質(zhì)量。2.利用混合模型生成更復(fù)雜和更具通用性的代碼，滿足不同開發(fā)人員的需要。3.利用混合模型生成可解釋和可維護的代碼，降低代碼調(diào)試和維護成本。機器學(xué)習(xí)在軟件安全中的應(yīng)用機器學(xué)習(xí)輔助的軟件設(shè)計與開發(fā)機器學(xué)習(xí)在軟件安全中的應(yīng)用機器學(xué)習(xí)在軟件安全中的應(yīng)用1.利用機器學(xué)習(xí)檢測軟件安全漏洞：機器學(xué)習(xí)算法可以用來檢測和分析軟件代碼中的安全漏洞。這些算法通過對大量軟件代碼樣本進行學(xué)習(xí)，可以發(fā)現(xiàn)常規(guī)方法難以識別的漏洞，從而提高軟件的安全性。2.使用機器學(xué)習(xí)進行軟件入侵檢測：機器學(xué)習(xí)算法可以應(yīng)用于軟件入侵檢測系統(tǒng)，通過分析網(wǎng)絡(luò)流量或系統(tǒng)日志，來識別惡意軟件或網(wǎng)絡(luò)攻擊。這些算法可以通過學(xué)習(xí)入侵攻擊的特征，來提高入侵檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和靈敏性，從而保護軟件及信息系統(tǒng)免受安全威脅。3.運用機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)軟件安全開發(fā)：機器學(xué)習(xí)方法可以用于軟件安全開發(fā)過程中，例如，在軟件測試階段，機器學(xué)習(xí)算法可以用來生成測試用例，提高測試覆蓋率，發(fā)現(xiàn)更多的軟件缺陷和安全漏洞。另外，機器學(xué)習(xí)技術(shù)還可以用于軟件設(shè)計缺陷預(yù)測，從而提高軟件開發(fā)的安全性。機器學(xué)習(xí)在軟件安全中的應(yīng)用機器學(xué)習(xí)在軟件自動化中的應(yīng)用1.機器學(xué)習(xí)助力軟件需求分析：機器學(xué)習(xí)算法可以應(yīng)用于軟件需求分析領(lǐng)域，通過自然語言處理和機器翻譯技術(shù)，自動分析和提取軟件需求中的關(guān)鍵信息和約束條件，生成更準(zhǔn)確和完整的需求文檔，減少需求理解和溝通中的錯誤，提升軟件開發(fā)效率。2.機器學(xué)習(xí)輔助軟件設(shè)計與架構(gòu)：機器學(xué)習(xí)方法可以用于輔助軟件設(shè)計和架構(gòu)階段，支持軟件設(shè)計師做出更優(yōu)化的設(shè)計決策。例如，機器學(xué)習(xí)算法可以識別和推薦合適的軟件設(shè)計模式或體系結(jié)構(gòu)，并協(xié)助優(yōu)化軟件系統(tǒng)性能和安全性。3.強化機器學(xué)習(xí)指導(dǎo)軟件測試：機器學(xué)習(xí)技術(shù)還可用于指導(dǎo)軟件測試過程，提高測試的覆蓋率和有效性。機器學(xué)習(xí)算法可以自動生成測試用例并執(zhí)行測試，從而發(fā)現(xiàn)更多隱藏的軟件缺陷，提高軟件質(zhì)量。并且，機器學(xué)習(xí)算法還可以分析歷史測試數(shù)據(jù)，識別軟件中存在缺陷的模塊或代碼片段，以便開發(fā)人員重點關(guān)注和修復(fù)，提高修復(fù)效率。機器學(xué)習(xí)輔助軟件需求獲取機器學(xué)習(xí)輔助的