[发明专利]基于机器学习的前端辅助开发方法和装置有效
| 申请号： | 201811289563.1 | 申请日： | 2018-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN109408058B | 公开（公告）日： | 2022-02-22 |
| 发明（设计）人： | 合敏慈 | 申请（专利权）人： | 北京影谱科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F8/38 | 分类号： | G06F8/38;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京万思博知识产权代理有限公司 11694 | 代理人： | 冀婷 |
| 地址： | 100000 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于机器学习的前端辅助开发方法和装置。其中方法包括：利用经过训练的长短期记忆网络对PSD格式文件的每一层图像进行识别，生成与该层图像对应的代码化数据；前端界面数据生成步骤：基于每一层图像的配置信息和相应的代码化数据，生成前端界面数据；其中，长短期记忆网络通过以下步骤进行训练：将网页样本集合中的每一个网页样本拆分成网页模块，将网页样本集合中相似数量高于第一阈值的网页模块保存为公共模块；将公共模块和相应的代码化数据作为训练样本，对长短期记忆网络模型进行深度训练，得到深度长短期记忆网络。该方法采用机器学习识别PSD文件并转化为前端界面数据，减少前端开发工作量，提高了项目开发速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 前端 辅助 开发 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的前端辅助开发方法，包括：数据文件生成步骤：利用经过训练的长短期记忆网络对PSD格式文件的每一层图像进行识别，生成与该层图像对应的代码化数据；和前端界面数据生成步骤：基于每一层图像的配置信息和相应的代码化数据，生成前端界面数据；其中，所述长短期记忆网络通过以下步骤进行训练：公共模块保存步骤：将网页样本集合中的每一个网页样本拆分成网页模块，将所述网页样本集合中相似数量高于第一阈值的网页模块保存为公共模块；和模型训练步骤：将所述公共模块和相应的代码化数据作为训练样本，对长短期记忆网络模型进行深度训练，得到深度长短期记忆网络。
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