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申请/专利权人：深圳市华磊迅拓科技有限公司

摘要：本申请涉及计算机技术领域，公开了一种多语言编程方法以及系统。所述方法包括：获取项目需求信息并通过动态语言适配器进行编程语言和工具链配置，创建多语言开发环境；在多语言开发环境中，对多个编程语言进行接口调用转换分析，得到每个编程语言的接口匹配结果和转换协议；采用混合式数据同步策略，通过接口匹配结果和转换协议对多个编程语言进行数据交换和通信，得到每个编程语言的目标源代码；对目标源代码进行漏洞检测，得到每个编程语言的漏洞检测结果；根据漏洞检测结果对多个编程语言进行漏洞根因分析和多语言性能自适应调优，生成每个编程语言的代码优化建议和目标资源分配策略，本申请提高了多语言编程的效率和资源分配准确率。

主权项：1.一种多语言编程方法，其特征在于，所述多语言编程方法包括：获取项目需求信息，并通过动态语言适配器对所述项目需求信息进行编程语言和工具链配置，创建多语言开发环境；在所述多语言开发环境中，对多个编程语言进行接口调用转换分析，得到每个编程语言的接口匹配结果和转换协议；采用混合式数据同步策略，通过所述接口匹配结果和转换协议对所述多个编程语言进行数据交换和通信，得到每个编程语言的目标源代码；对所述目标源代码进行漏洞检测，得到每个编程语言的漏洞检测结果；具体包括：对所述目标源代码进行代码标准化处理，得到每个编程语言的标准源代码；对所述标准源代码进行依赖解析，得到每个标准源代码的代码依赖关系；根据所述代码依赖关系对所述标准源代码进行代码切片，得到每个标准源代码的多个代码切片；对每个标准源代码的多个代码切片进行解析，生成每个标准源代码的抽象语法树；对每个标准源代码的抽象语法树进行静态代码分析，得到每个标准源代码的关键变量和不安全内存操作；对每个标准源代码的关键变量和不安全内存操作进行向量映射，得到每个标准源代码的目标特征向量；将每个标准源代码的目标特征向量输入预置的代码漏洞检测模型，所述代码漏洞检测模型包括：多层感知层、循环神经网络、注意力机制层、卷积神经网络和激活函数；将每个标准源代码的目标特征向量输入所述多层感知层进行非线性变换，得到每个标准源代码的序列化特征向量；将每个标准源代码的序列化特征向量输入所述循环神经网络进行时序依赖特征处理，得到每个标准源代码的时序依赖特征向量；通过所述注意力机制层对每个标准源代码的时序依赖特征向量进行注意力特征加权，得到每个标准源代码的注意力特征向量；将每个标准源代码的注意力特征向量输入所述卷积神经网络进行局部模式特征提取，得到每个标准源代码的局部模式特征向量；通过所述激活函数分别对每个标准源代码的局部模式特征向量进行代码漏洞预测，得到每个编程语言的漏洞检测结果；根据所述漏洞检测结果对所述多个编程语言进行漏洞根因分析和多语言性能自适应调优，生成每个编程语言的代码优化建议和目标资源分配策略；具体包括：根据所述漏洞检测结果对所述多个编程语言进行漏洞定位，得到每个编程语言的漏洞定位信息；根据所述漏洞定位信息生成每个编程语言的代码优化建议；对所述漏洞检测结果进行漏洞根因分类，得到漏洞分类信息；根据所述漏洞分类信息对所述多个编程语言进行优先级评估，得到带有优先级的漏洞分类信息；基于带有优先级的漏洞分类信息，计算每个编程语言中各类漏洞的分布密度，得到每个编程语言的漏洞分布图谱；对每个编程语言的漏洞分布图谱进行资源需求分析，得到每个编程语言的资源需求范围；通过多语言性能自适应调优机制对每个编程语言的资源需求范围进行资源分配计算，得到最优资源分配方案；基于所述最优资源分配方案生成每个编程语言的目标资源分配策略。

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