ICML2018论文代码：代表性示例选择与程序合成

资源摘要信息:"icml2018_selecting_representative_examples:icml纸代码" 知识点: 1. **程序合成**：程序合成是一种自动生成软件程序的技术，该技术可以从给定的规范或范例中创建软件。在该主题中，研究的重点是如何选择具有代表性的示例，以提高程序合成的效率和准确性。 2. **ICML**：ICML（国际机器学习会议）是机器学习领域的一个重要会议，由国际机器学习学会（IMLS）举办。ICML 2018是一个特定的年份，表明本文档相关的研究工作是在2018年的ICML会议上发表的。 3. **论文引用**：文档中提到的“://arxiv.org/abs/1711.03243v3”是引用的论文链接，论文题目为"selecting_representative_examples"，使用的是arxiv.org平台，这是一个预印本文献平台，很多研究者会将自己的研究成果提前发布在这里，方便同行评审和学术交流。 4. **实验内容**：文档描述了实验的内容包括“订购以进行订单综合实验”，“dfa用于dfa合成实验”，和“graphix实验，用于简单的图合成”。这表明研究工作进行了多方面的实验，以验证其理论和方法的有效性。 5. **技术栈**：代码使用了Python 2.7，TensorFlow 1.8，以及具有Python绑定的z3解算器。Python 2.7是较为老旧的Python版本，不过仍被一些研究和开发活动使用。TensorFlow是谷歌开发的一个开源机器学习框架，1.8版本是在2018年左右发布的，说明代码的时间背景。z3是一个高效求解器，常用于逻辑规划和程序验证领域，支持Python绑定意味着可以被Python直接调用。 6. **Python 2.7**：作为Python的一个较老版本，Python 2.7在撰写时仍广泛使用，但由于其不再接受更新，许多新的开发推荐使用Python 3.x版本。它支持许多机器学习和数据科学库，是数据科学和机器学习项目常用的编程语言。 7. **TensorFlow 1.8**：TensorFlow是一个开源的机器学习库，由谷歌开发。版本1.8是其早期的重要版本之一，提供了大量的机器学习模型构建、训练和部署等功能。在1.8版本中，TensorFlow还引入了Eager Execution（即时执行）的功能，改善了Python API的易用性。 8. **Z3 解算器**：Z3是一个高效率的定理证明器，它包括一个优化的SMT（Satisfiability Modulo Theories）求解器，可以广泛应用于程序验证、软件分析、自动化数学证明等领域。Python绑定意味着Python开发人员可以轻松地在Python代码中嵌入Z3的功能，用于复杂的逻辑运算和约束求解。 9. **OpenEdgeABL**：标签中的OpenEdgeABL可能是指Progress Software Corporation开发的一种编程语言，ABL（Advanced Business Language）是用于开发跨平台的企业级应用程序。由于没有上下文，不清楚它与主文档内容的直接关联。 10. **文件结构**：文档中提到的“icml2018_selecting_representative_examples-master”是压缩包子文件的名称，表明这是一个GitHub仓库的主分支，包含了所有相关的源代码、文档和数据。 通过以上知识点，我们可以了解到该文件主要涉及的是程序合成中的代表性示例选择问题，并附有相应的实验代码和详细信息。文档中提及的技术栈和研究内容指向了机器学习、程序验证和自动化编程的交叉应用，这代表了当时机器学习和软件工程领域的前沿研究方向。