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anolis/pkgs-categorizer

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README
当前 模型框架 :
1.src  主目录存储 主模块代码 ,处理repo 源信息的代码
    fcfl.ini 存储相关文件的存储路径 : 
    [storage] 数据库存储信息,用于处理分层分类的结果解读
    path=/var/fcfl/db/

    [DB] 数据库存储信息,用于存储分层分类的结果
    path=/var/fcfl/db/

    [repo] repo源信息,用于存储下载的repo库
    path=/var/fcfl/repofile/

    [csv] 包描述信息,包含包 description,summary,srcname,version,release 等信息
    path = /var/fcfl/csv/

    [dot] 包依赖关系
    path = /var/fcfl/dot/

    [layer]  暂时未用
    path = /var/fcfl/layer/

 repo修改,repo内容下载:https://mirrors.openanolis.cn/anolis/8.6/
 下载完repo源内容后,可修改 src/fcfl.ini 文件 
 [repo]
 path= 新repo路径

2.algorithm 目录,包含四个文件夹 
    classer 分类算法
    Layer 分层算法
    func_classer 功能分类算法
    VectorLayer 矢量空间锚点计算法(目前未用)

    算法使用的数据配置文件为 data_config.py,其中 classer_save_path 字段用于指明类别训练模型存放的位置

模型采用 bert-base-uncased ,下载链接为 :https://hf-mirror.com/bert-base-uncased ,根据模型下载后存放位置可修改代码 :
src/algorithm/data_config.py 里 model_path字段的内容

空文件

简介

Anolis OS 的产品研发路线,有一个顶层设计的思考,称为“分层分类系统架构”,基于分层分类的系统架构指导 Anolis OS 版本的选型。 该项目基于分层分类的理论,对软件包进行层级和类别的扫描。 分层逻辑整体区分成内核层、核心层、基础框架层、应用支撑层。目前分层逻辑主体代码已完成。 分类逻辑整体在形态、功能、场景分类三个维度进行分类。 展开 收起
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https://gitee.com/anolis/pkgs-categorizer.git
git@gitee.com:anolis/pkgs-categorizer.git
anolis
pkgs-categorizer
pkgs-categorizer
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