論文の概要: Software Development During COVID-19 Pandemic: an Analysis of Stack
Overflow and GitHub
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05494v1
- Date: Tue, 9 Mar 2021 15:28:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-08 16:01:19.064906
- Title: Software Development During COVID-19 Pandemic: an Analysis of Stack
Overflow and GitHub
- Title(参考訳): COVID-19パンデミック中のソフトウェア開発 - Stack OverflowとGitHubの分析
- Authors: Pedro Almir Martins de Oliveira, Pedro de Alc\^antara dos Santos Neto,
Gleison Silva, Irvayne Ibiapina, Werney Lira, Rossana Maria de Castro Andrade
- Abstract要約: Stack OverflowとData ScienceのQ&Aと60,352のGitHubプロジェクトから1,190の質問を分析した。
新型コロナウイルスに関する主な疑問は、Webスクレイピングとデータ視覚化に関連するハウツーであり、Python、JavaScript、Rを使っている。
最も頻繁なGitHubプロジェクトは、JavaScript、Python、Javaを使用した機械学習プロジェクトである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.2609784101826761
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The new coronavirus became a severe health issue for the world. This
situation has motivated studies of different areas to combat this pandemic. In
software engineering, we point out data visualization projects to follow the
disease evolution, machine learning to estimate the pandemic behavior, and
computer vision processing radiologic images. Most of these projects are stored
in version control systems, and there are discussions about them in Question &
Answer websites. In this work, we conducted a Mining Software Repository on a
large number of questions and projects aiming to find trends that could help
researchers and practitioners to fight against the coronavirus. We analyzed
1,190 questions from Stack Overflow and Data Science Q\&A and 60,352 GitHub
projects. We identified a correlation between the questions and projects
throughout the pandemic. The main questions about coronavirus are how-to,
related to web scraping and data visualization, using Python, JavaScript, and
R. The most recurrent GitHub projects are machine learning projects, using
JavaScript, Python, and Java.
- Abstract(参考訳): 新型コロナウイルスは世界中で深刻な健康問題となった。
この状況は、パンデミックと闘うために様々な地域の研究を動機付けた。
ソフトウェア工学では、疾患の進化を追従するためのデータ可視化プロジェクト、パンデミックの挙動を推定する機械学習、放射線画像のコンピュータビジョン処理を指摘する。
これらのプロジェクトのほとんどはバージョン管理システムに格納されており、Q&Aウェブサイトで議論されている。
本研究では,多くの質問やプロジェクトについてマイニングソフトウェアリポジトリを実施し,研究者や実践者が新型コロナウイルスと戦うのに役立つ傾向を探究した。
Stack OverflowとData ScienceのQ\&Aと60,352のGitHubプロジェクトから1,190の質問を分析した。
我々はパンデミックを通して質問とプロジェクトの相関関係を特定した。
新型コロナウイルスに関する主な疑問は、Webスクレイピングとデータ視覚化に関連するハウツーだ。Python、JavaScript、Rを使用する。GitHubで最も頻繁なプロジェクトは、JavaScript、Python、Javaを使用する機械学習プロジェクトである。
関連論文リスト
- Chronicles of CI/CD: A Deep Dive into its Usage Over Time [0.5705775078773656]
本稿では、GitHubリポジトリを分析し、開発者がCI/CDに使用する技術を分析する。
最先端のCI/CDテクノロジのリストを使用して、GitHub検索APIを使用して、それぞれのテクノロジを使用してリポジトリを見つけます。
当社の時代におけるCI/CDテクノロジの使用状況の概要に加えて,過去12年間に何が起こったのかについても紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T15:20:11Z) - How Do Java Developers Reuse StackOverflow Answers in Their GitHub
Projects? [3.3102273572393015]
StackOverflow (SO)は、ソフトウェア開発者およびコンピュータ科学者のための広く使われているQ&A(Q&A)ウェブサイトである。
GitHubは、ソフトウェアプロジェクトの保存、追跡、コラボレーションに使用されるオンライン開発プラットフォームである。
私たちは、GitHubで利用可能なJavaプロジェクトで再利用されたSOの回答をマイニングして、実証的研究を行いました。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-18T14:04:59Z) - An Empirical Study on Bugs Inside PyTorch: A Replication Study [10.848682558737494]
私たちは、非常に人気のあるディープラーニングフレームワークであるPyTorchライブラリのバグを特徴付けています。
私たちの結果は、PyTorchのバグはディープラーニングの特徴よりも、従来のソフトウェアプロジェクトのバグに近いことを強調しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-25T19:23:55Z) - Software Engineers' Questions and Answers on Stack Exchange [0.0]
我々は、幅広い領域を含むSoftware Engineering Stack Exchangeサイトの質問と回答を分析します。
質問された質問は、データベースシステム、品質保証、アジャイルソフトウェア開発に最もよく関連していることがわかった。
最も魅力的なトピックはキャリアとチームワークの問題であり、最も魅力的なトピックはネットワークプログラミングとソフトウェアモデリングだった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-20T13:39:49Z) - PyRCA: A Library for Metric-based Root Cause Analysis [66.72542200701807]
PyRCAは、AIOps(AIOps)のためのRoot Cause Analysis(RCA)のオープンソースの機械学習ライブラリである。
複雑なメトリクス因果依存性を明らかにし、インシデントの根本原因を自動的に特定する、包括的なフレームワークを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-20T09:55:10Z) - The GitHub Development Workflow Automation Ecosystems [47.818229204130596]
大規模なソフトウェア開発は、非常に協力的な取り組みになっています。
この章では、開発ボットとGitHub Actionsのエコシステムについて解説する。
この領域における最先端技術に関する広範な調査を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-08T15:24:23Z) - S3M: Siamese Stack (Trace) Similarity Measure [55.58269472099399]
本稿では、深層学習に基づくスタックトレースの類似性を計算する最初のアプローチであるS3Mを紹介します。
BiLSTMエンコーダと、類似性を計算するための完全接続型分類器をベースとしている。
私たちの実験は、オープンソースデータとプライベートなJetBrainsデータセットの両方において、最先端のアプローチの優位性を示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-18T21:10:41Z) - Graph Self-Supervised Learning: A Survey [73.86209411547183]
SSL(Self-supervised Learning)は、グラフデータの有望でトレンドの学習パラダイムとなっています。
グラフデータにSSL技術を用いた既存のアプローチをタイムリーかつ包括的にレビューします。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-27T03:04:21Z) - Student Teamwork on Programming Projects: What can GitHub logs show us? [3.764846583322767]
コンピュータサイエンス専攻のためのCS2 Javaプログラミングコースの2つの提供物で、2つのプログラミングプロジェクトからGitHubログを収集しました。
学生は毎年,2つのプロジェクト(オプションと必須の2つ)をペアで作業しました。
応募ログから学生のチームワークスタイルを自動的に特定できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-25T20:41:52Z) - A Study of Knowledge Sharing related to Covid-19 Pandemic in Stack
Overflow [69.5231754305538]
主に2020年2月と3月に投稿された464のStack Overflowに関する質問と、テキストマイニングの力を活用した調査。
事実、この世界的な危機はStack Overflowにおける活動の激化を招き、ほとんどのトピックは、Covid-19データ分析に対する強い関心を反映している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-18T08:19:46Z) - A Survey of Adversarial Learning on Graphs [59.21341359399431]
本稿では,グラフ逆学習タスクに関する既存の研究を考察し,要約する。
具体的には、グラフ解析タスクにおける攻撃と防御に関する既存の作業を調査し、統一する。
我々は、関連する評価指標の重要性を強調し、それらを総合的に調査し、要約する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-10T12:48:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。