【技术实现步骤摘要】
代码清单的生成方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及数据人工智能领域，具体涉及一种代码清单的生成方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]代码质量是衡量系统的一个重要指标，代码评审也称代码复查，是指通过阅读代码来检查源代码与编码标准的符合性以及代码质量的活动。代码评审不仅可以提高代码质量，并且可以在项目的早期发现缺陷，将损失降至最低，让开发人员在评审的过程也是重新梳理思路的过程，加深了对系统的理解。
[0003]当前的代码评审会议涉及到每位开发人员提交的代码清单。由于开发人员一般是分多次提交代码，从而现有开发人员整理代码清单的方式，通常是通过将自己提交的代码清单一个个复制出来，存放在一个代码清单文件中，然后还需要手工进行整理工作以得到最终的代码清单。这种人工处理的方式缺乏智能性，不仅耗时耗力，而且还容易存在代码清单中出现内容遗漏的情况，导致得到的代码清单存在准确性较低的问题。
技术实现思路
[0004]本申请的主要目的为提供一种代码清单的生成方法、装置、计算机设备和存...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种代码清单的生成方法，其特征在于，包括：判断是否接收到用户输入的代码清单获取请求；其中，所述代码清单获取请求中携带有用户信息与参数信息；若接收到所述代码清单获取请求，基于预设的授权人脸图像与人脸表情识别模型对所述用户进行身份验证处理，生成与所述用户对应的身份验证结果；判断所述身份验证结果是否为身份验证通过；若所述身份验证结果为身份验证通过，从所述代码清单获取请求中提取所述用户信息，并调用JGit提供的API接口从Git系统中获取与所述用户信息对应的代码清单记录；从所述代码清单获取请求中提取所述参数信息；判断所述参数信息是否符合预设规范；若所述参数信息符合预设规范，获取预设的生成清单方法，并基于所述参数信息对所述生成清单方法进行参数赋值，得到赋值后的生成清单方法；执行所述赋值后的生成清单方法，以从所述代码清单记录中提取出与所述参数信息对应的目标代码清单。2.根据权利要求1所述的代码清单的生成方法，其特征在于，所述基于预设的授权人脸图像与人脸表情识别模型对所述用户进行身份验证处理，生成与所述用户对应的身份验证结果的步骤，包括：基于预设的摄像头获取所述用户的人脸图像；基于所述授权人脸图像确定出与所述人脸图像对应的人脸比对结果；以及，基于预设数量的预先训练好的人脸表情识别模型分别获取与所述人脸图像对应的表情识别结果；其中，所述预设数量大于1，每一个所述人脸表情识别模型分别是基于不同的训练样本数据集训练生成的；获取与所述人脸图像对应的目标用户信息，确定出所述用户信息与所述目标用户信息之间的信息比对结果；基于所述人脸比对结果、所述表情识别结果以及信息比对结果，生成与所述用户对应的身份验证结果。3.根据权利要求2所述的代码清单的生成方法，其特征在于，所述基于所述人脸比对结果、所述表情识别结果以及信息比对结果，生成与所述用户对应的身份验证结果的步骤，包括：判断所述人脸比对结果是否为比对通过；若所述人脸比对结果为比对通过，对所有所述表情识别结果进行统计分析，筛选出在所有所述表情识别结果中出现次数最多的指定表情识别结果；判断所述指定表情识别结果是否为目标表情；若所述指定表情识别结果不为目标表情，判断所述信息比对结果是否为比对通过；若所述信息比对结果为比对通过，生成身份验证通过的第一身份验证结果；若所述信息比对结果不为比对通过，生成身份验证未通过的第二身份验证结果。4.根据权利要求2所述的代码清单的生成方法，其特征在于，所述基于预设数量的预先训练好的人脸表情识别模型分别获取与所述人脸图像对应的表情识别结果的步骤之前，包括：
获取预设数量的训练样本数据集；其中，每一个训练样本数据集的训练样本包括若干样本人脸图像，以及对样本人脸图像进行标注的表情标注信息，且每一个训练样本数据集包含有互不相同的样本人脸图像；获取指定训练样本数据集，将所述指定训练样本数据集中的样本人脸图像作为预设的初始识别模型的输入，将与样本人脸图像对应的表情标注信息作为所述初始模型的输出，来对所述初始识别模型进行训练，生成训练完成的初始识别模型；其...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴奕浩，
申请(专利权)人：未鲲上海科技服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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