Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Visual Debugger: Past, Present, and Future

論文の概要: The Visual Debugger: Past, Present, and Future

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03683v1
Date: Wed, 6 Mar 2024 13:09:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-07 15:05:31.245554
Title: The Visual Debugger: Past, Present, and Future
Title（参考訳）: ビジュアルデバッガ:過去、現在、未来
Authors: Tim Kr\"auter, Patrick St\"unkel, Adrian Rutle, Yngve Lamo
Abstract要約: Visual DebuggerはIntelliJ IDEAプラグインで、デバッグ情報をオブジェクトダイアグラムとして提示し、プログラム理解を強化する。 IntelliJ IDEAにVisual Debuggerを実装し、統合する際に学んだ教訓と障害について詳述する。プラグインの開発中に遭遇した障害を克服し、Visual Debuggerのさらなる計画を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1606619391009658
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The Visual Debugger is an IntelliJ IDEA plugin that presents debug information as an object diagram to enhance program understanding. Reflecting on our past development, we detail the lessons learned and roadblocks we have experienced while implementing and integrating the Visual Debugger into the IntelliJ IDEA. Furthermore, we describe recent improvements to the Visual Debugger, greatly enhancing the plugin in the present. Looking into the future, we propose solutions to overcome the roadblocks encountered while developing the plugin and further plans for the Visual Debugger.
Abstract（参考訳）: Visual DebuggerはIntelliJ IDEAプラグインで、デバッグ情報をオブジェクトダイアグラムとして提示し、プログラム理解を強化する。過去の開発を振り返って、Visual DebuggerをIntelliJ IDEAに実装し、統合する際に経験した教訓と障害について詳述します。さらに、Visual Debuggerの最近の改善について述べ、現在のプラグインを大幅に強化した。将来を見据えて,プラグイン開発中に遭遇する障害を克服するソリューションと,ビジュアルデバッガの今後の計画を提案する。

関連論文リスト

GiVE: Guiding Visual Encoder to Perceive Overlooked Information [34.250785212478185]
そこで我々は,視線から視線を知覚するGiVE(Guiving Visual to Perceive Overlooked Information)アプローチを提案する。 GiVEは、Attention-Guided Adapter (AG-Adapter)モジュールとオブジェクト中心のビジュアルセマンティック学習モジュールで視覚表現を強化する。コントリビューションには、動的視覚的焦点調整、オブジェクト検索を強化する新しい損失関数、MOInst(Multi-Object Instruction)データセットが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-26T07:37:43Z)
Moldable Exceptions [0.840358257755792]
コンテキスト情報に基づいてデバッガのインタフェースを適応するための軽量なメカニズムである「モールド可能な例外」を導入する。いくつかの例を通して、モールド可能な例外がライブプログラミング環境をいかに強化するかを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-31T14:14:22Z)
Navigation Instruction Generation with BEV Perception and Large Language Models [60.455964599187205]
本稿では,Bird's Eye View(BEV)機能をMLLM(Multi-Modal Large Language Models)に組み込んだBEVインストラクタを提案する。具体的には、BEVインストラクタは、BEVとパースペクティブ特徴を融合させることにより、3D環境の理解のためのパースペクティブBEVを構築する。パースペクティブ-BEVプロンプトに基づいて、BEVインストラクタはさらにインスタンス誘導反復精製パイプラインを採用し、プログレッシブな方法で命令を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-21T08:05:29Z)
VDebugger: Harnessing Execution Feedback for Debugging Visual Programs [103.61860743476933]
V Debuggerは、視覚プログラムのローカライズとデバッギングのために、段階的に実行を追跡することで訓練された、批評家とリファインダーのフレームワークである。 Vデバッガは、詳細な実行フィードバックを活用してプログラムエラーを特定し、修正する。 6つのデータセットの評価は、Vデバッガの有効性を示し、ダウンストリームタスクの精度が最大3.2%向上したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-19T11:09:16Z)
The Visual Debugger Tool [1.0624606551524207]
本稿では,プログラム実行情報をオブジェクト図としてグラフィカルに視覚化する。私たちのツールは、人気のあるJava開発環境IntelliJ IDEAに完全に統合されています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-19T15:02:29Z)
CLOVA: A Closed-Loop Visual Assistant with Tool Usage and Update [69.59482029810198]
CLOVAは、推論、リフレクション、学習フェーズを含むフレームワーク内で動作するクローズドループビジュアルアシスタントである。その結果,CLOVAは既存のツール利用手法を5%,知識タグ付けでは10%,画像編集では20%,視覚的質問応答や複数画像推論では5%に上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-18T03:34:07Z)
CausalVLR: A Toolbox and Benchmark for Visual-Linguistic Causal Reasoning [107.81733977430517]
CausalVLR(Causal Visual-Linguistic Reasoning)は、最先端の因果関係の発見と因果推論方法の豊富なセットを含むオープンソースのツールボックスである。これらのメソッドはNVIDIAコンピューティングシステムの下でPyTorchを実装したツールボックスに含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-30T08:17:38Z)
PanGEA: The Panoramic Graph Environment Annotation Toolkit [83.12648898284048]
PanGEAは、写真リアルな3D環境で音声とテキストのアノテーションを収集するためのツールキットです。 PanGEAは、Webベースのシミュレーションにアノテーションを没頭し、会話やリスニングをしながら簡単に動き回ることができます。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-23T17:24:12Z)
Eye: Program Visualizer for CS2 [1.319058156672392]
Eyeはプログラムの実行を視覚化するインタラクティブツールである。一般的な環境でのデータ構造の特性と利用を実証する。 EyeはCS2の学生がオンラインプログラミングのWebサイトで利用できる無数のプログラムをより容易に理解するためのゲートウェイを開く。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-28T16:16:59Z)
Learning Video Object Segmentation from Unlabeled Videos [158.18207922363783]
未ラベルビデオからのオブジェクトパターン学習に対処するビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)を提案する。複数の粒度で VOS の特性を包括的にキャプチャする,教師なし/弱教師付き学習フレームワーク MuG を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-10T22:12:15Z)

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。