A case study of refactoring large-scale industrial systems to efficiently improve source code quality

Szőke Gábor; Nagy Csaba; Ferenc Rudolf; Gyimóthy Tibor: A case study of refactoring large-scale industrial systems to efficiently improve source code quality.
LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 8583 (PART 5). pp. 524-540. ISSN 0302-9743 (2014)

[thumbnail of Szoke_ICCSA2014_u.pdf]
Előnézet
Szöveg
Szoke_ICCSA2014_u.pdf - Benyújtott verzió

Download (759kB) | Előnézet
[thumbnail of ICCSA_2014_cimlap_tartalom.pdf]
Előnézet
Szöveg
ICCSA_2014_cimlap_tartalom.pdf - Megjelent verzió

Download (583kB) | Előnézet
Mű típusa: Folyóiratcikk
Folyóirat/kiadvány címe: LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Publikáció dátuma: 2014
Kötet: 8583
Szám: PART 5
Oldalak: pp. 524-540
ISSN: 0302-9743
Kiadó: Springer Verlag
Kar/Egység: Természettudományi és Informatikai Kar
Intézmény: Szegedi Tudományegyetem
Nyelv: angol
MTMT rekordazonosító: 2853688
DOI azonosító: https://doi.org/10.1007/978-3-319-09156-3_37
Dátum: 2017. Máj. 11. 23:24
Utolsó módosítás: 2019. Jún. 13. 10:36
URI: http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/8996
Hivatkozások száma a Web of Science® -ben: 9 Idéző cikkek megtekintése a Web of Science® felületén

Actions (login required)

Tétel nézet Tétel nézet

Letöltések

Letöltések havi bontásban az elmúlt egy évben