并行计算死锁代码检测数据集ParallelComputingDeadlockCodeDetection-mazomohammed
数据来源：互联网公开数据
标签：并行计算, 死锁检测, 代码分析, 缺陷代码, MPI, OpenMP, 软件工程, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自开源项目和代码示例的并行计算代码片段，记录了存在死锁缺陷的代码示例和对应的非缺陷代码，旨在用于训练和评估死锁检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态代码数据集。
地理范围：数据来源不限，涵盖了并行计算领域内的典型代码示例。
数据维度：数据集包含以下字段：
defective_code：存在死锁缺陷的代码片段。
non_defective_code：对应的修复后的无死锁缺陷代码片段。
defective_file：缺陷代码所在的文件。
non_defective_file：修复后代码所在的文件。
instruction：代码缺陷的描述或修复说明。
数据格式：CSV格式，文件名为output_file_with_instructions (1)csv，方便代码分析和模型训练。
该数据集适用于并行计算代码的死锁检测、代码缺陷分析和机器学习模型的训练与评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于并行计算、软件工程和人工智能交叉领域的学术研究，如基于机器学习的代码缺陷检测、死锁预测等。
行业应用：为软件开发行业提供数据支持，尤其适用于并行程序静态分析工具的开发与优化，提高代码质量和可靠性。
决策支持：支持软件开发团队进行代码审查和缺陷修复，提升开发效率和软件质量。
教育和培训：作为并行计算、MPI、OpenMP等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解并行程序设计中的常见问题及解决方法。
此数据集特别适合用于探索并行程序中死锁产生的规律与特征，帮助用户构建自动化的死锁检测工具，提升并行程序的开发效率和可靠性。
