软件缺陷管理

在软件维护中，数据挖掘通过分析历史数据，帮助识别和修复软件缺陷，从而提高软件质量和可靠性。

软件缺陷预测系统支持通过CK度量模型，利用K-means聚类和蚁群优化算法对多种缺陷跟踪工具的日志进行数据挖掘。系统由前端和后端组成，需要在Apache Tomcat 7.0服务器上部署。详细设置包括将机器IP地址设定为10.0.0.239，并将后端文件夹中的\"software-defect-classification-service.war\"文件放置在Tomcat的webapps目录下。系统启动通过执行Tomcat安装目录中的start.sh完成。

传统的软件缺陷检测研究往往假设训练数据和测试数据来自相同的特征空间并服从相同的分布。然而，实际应用中数据集可能源于不同的领域，呈现不同的分布特征。此外，目标项目中的可用数据可能较为有限，且通常受到噪声干扰，这都为软件缺陷检测模型的性能带来了不确定性。 为解决这一问题，我们将数据复杂性概念引入软件工程领域，并针对公共软件数据集进行数据复杂性度量研究，以确定适用于缺陷检测的有效度量指标。通过分析复杂性指标与模型性能之间的关系，我们可以深入理解数据复杂性对缺陷检测的影响，为检测模型的管理和设计提供决策支持。

软件测试是确保软件产品质量的有效技术手段，其主要目标是发现潜藏在软件中的问题，并通过修复来减少系统中的缺陷数量，从而提升软件的整体质量。随着缺陷数据的积累，人工分析已不足以应对海量的缺陷信息。因此，研究者通过探索缺陷分类和数据挖掘技术，提出了改进的正交缺陷分类模型，并结合关联规则挖掘算法开展了缺陷关联分析。这些模型的应用帮助软件技术人员更有效地定位和解决软件测试过程中的缺陷。

CWideReg()构造函数共享内存映射失败后，增加exit退出机制 msg_monitor问题，通过加锁解决公共数据资源读写冲突 程序退出时，使用_exit()代替exit()，确保多线程环境下正常退出

这个设计是我花费两周时间完成的，可以轻松运行，特别适合初学者和小白用于课程设计、大作业或毕业设计。同时也支持二次开发，具有很高的学习和应用价值。欢迎大家下载使用。

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这是一个案例，基于VB2005和Sql Server2005开发。

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这款基于C#编程语言和SQL数据库技术的应用程序，为小型超市提供高效、便捷的管理服务。系统集成了商品管理、库存控制、销售记录、客户管理等功能模块，帮助优化业务流程，提高工作效率。开发者利用C#的特性如类、接口、继承、多态进行代码设计，界面设计直观、易用，支持异步编程以处理并发和多线程任务。数据库设计使用了SQL Server或MySQL等关系型数据库管理系统，确保数据的一致性和完整性。报表功能的实现涉及SQL的聚合函数、分组和排序等高级查询技术。项目提供了实践C#和SQL结合应用的机会，理解软件工程的完整流程，提升对数据库设计、前端开发及系统集成的理解，是学习和提升技能的好素材。