2022-自动化测试-警告识别

1.简介

本项目主要是基于置信学习技术，对apache项目中的警告数据集进行去噪。

本项目的工作主要分为两个阶段：第一个阶段，利用github上现有的项目

findbugs-violation ，收集github上的apache项目的警告数据集。第二个阶段，利用cleanlab这一python包，对数据集进行去噪，并对模型进行训练。

其中过程报告.pdf介绍了我们的工作过程和心路历程，代码分析.pdf介绍了本项目的各项代码以及数据文件，同时也介绍了如何使用本项目进行置信学习，实验结果.pdf汇总了本次实验的结果以及对结果进行的分析。可以通过折三个文件全方位地了解本项目。

自动化测试这门课不同于之前学习过的所有课程之处在于，我们是在一个没有完全成熟的领域里面探索，这样的学习方式增添了学习过程中的未知性、困难性也增添了乐趣：我们永远不知道我们会碰到什么险阻，也永远不知道会得到什么意外的财富。

通过这个项目，我们小组了解到了现在前沿的技术——置信学习。我们也学习了这个项目所依赖的领域知识，例如深度学习，大数据分析等等。同时，我们的收获已经超出了这个项目本身。虽然说我们对于这个领域还涉世未深、无法做出开拓性的贡献，但是我们可以保证的是我们尽全力在把这个项目做到最好。

最后十分感谢老师们、学长学姐们能为我们提供这样一个平台，让我们有幸体验科研探索的过程。