一种代码染色及测试分析监控中实时反馈方法

本发明涉及计算机数据处理技术领域，一种代码染色及测试分析监控中实时反馈方法，具体应用于递归神经网络的代码实时监控。构建了一个专门用于代码覆盖率监控的递归神经网络模型。该模型通过深度学习算法，特别是长短期记忆网络LSTM，能够捕捉代码提交序列中的时间依赖性，从而对代码覆盖率进行精准预测。发明了代码预处理方法，包括词法分析和向量化处理。这些方法能够从代码中提取关键特征，如代码行数、新增/删除的代码行、变量名、函数名等，并将这些特征转换为数值向量，为递归神经网络提供高质量的输入数据。发明了一种实时监控代码覆盖率的方法。在代码提交时，实时运行训练好的递归神经网络模型，预测当前提交的覆盖率，并通过与探针获取的数据对比，确保监控的即时性和准确性。