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缺陷定位 | 如何精准效率分析推测BUG定位(二)

明天就是除夕了,很多人都回到了老家,吃上了妈妈做的饭菜,这时候应该是最幸福的时刻,我也用年前上班仅剩的几小时把 缺陷定位(二)分享给大家,希望大家能支持,也祝福大家2022新年快乐,幸福健康 往期经典: 缺陷定位 | 测试发现了Bug,还要分析定位Bug? (一) 我觉得BUG分析推理定位很有意思,很像侦破案件,根据用户提供的各种证据信息,分析推理,逐步尝试复原现场,最终还原案发现场,这是最高光的时刻,也是最荣耀的时刻,也是值得他人尊敬和敬佩的 ,所以BUG定位在我们日常工作中非常重要,也是测试工程师最重要的技术手段。 BUG定位的效率度和准确度与其经验积累有着很大的关系,普通的新人复现BUG是需要花费大量时间的,而有着丰富的经验的人经历的BUG类型比较多,看到BUG表象,可以一眼大致辨识出BUG发生的原因,再根据辨识结果去尝试复现

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是什么能让APP快速精准定位

导语 | 我们在使用APP时,是什么能让它快速精准定位我们的具体位置?答案就是geohash。那究竟什么是geohash呢?它的原理是什么? 那么,这些APP是怎么做到,既能精准定位,又能快速查找呢?答案就是geohash。 geohash通过算法将1个定位的经度和纬度2个数值,转换成1个hash字符串。 (一)找出一个位置的经纬度 我们可以用各种地图和定位工具,比如依靠Google地图,通过定位或者搜索一个地点,就容易找出经纬度。 字符数越大,块区间就越小,那么定位就越精准。 我们刚才计算上海腾讯大厦的geohash采用的是12级,基本计算出来的位置就是毫米级别了,可以说是非常的精准了。 在实际应用中,我们就可以动态的调整精度,实现更大或者更小范围内的搜索,既能精准定位,又可以隐藏住一个地点的具体区位信息。

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    Navisens发布室内定位SDK:无需蓝牙、wifi就可进行精准定位

    包括其创始人兼CEO亚施德·德尼基安(Ashod Donikian)仅提到过他们以“独特的方式”处理这些终端的IMU数据,这其中会用到机器学习和机器人定位技术中所采用到的一些算法,从而最大程度减少定位的 “漂移”现象,并使之在精度上可满足绝大多数室内定位应用的需要。 此外在此前的测试中,Navisens团队在信号干扰剧烈的核电站,也确认了单独依赖电子产品内部的IMU实现室内定位,其表现是稳定的;相比之下,利用其他设备部署室内定位,都受到了不同程度的信号干扰。 而亚施德本人在悉尼科技大学的PhD研究,就专精于如何利用单一化的传感器实现机器人的自主定位和导航,基于IMU的室内定位正是他的研究方向之一。 汽车的最后500米定位导航往往已经进入到建筑物内部,而现有的技术手段,都无法有效满足车厂在室内场景的定位需求。

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    利用Wireshark任意获取QQ好友IP实施精准定位

    五、在发起请求之后,回到wireshark界面,多次点击 “查找” 来追踪数据,当发现查找能自动定位到连接数据的时候就可以关闭电话邀请,并且停止wireshark的监听,避免差生过多的数据,下面请看查找后自动定位到的数据 获取到IP地址后,可以做到事情就不列举了,今天给大家介绍的是获取ip进行定位(大家都知道IP定位的原理,定位的效果也是视情况而定的,如果是wifi,企业网络,固定IP网络,那么效果当然是非常好的,但是如果是移动网络 ,或者其他什么的运营商的效果就不解释了) 六、分享大家一个IP在线定位的网站openGPS.cn 进入页面后,选择高精度IP定位 ? 输入我们需要定位的IP地址,以及下面的验证码查询定位,位置还是相当准确的,他确实是在这个学校里。 ?

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    实用技巧 | 如何通过IP地址进行精准定位

    偶然间发现百度地图有高精度IP定位API的接口,通过该接口我们可以通过IP地址定位到具体的地理位置,甚至能精确到门牌号及周围的标志性建筑。 因为我想返回基础定位结果+地址信息+POI信息,所以我将请求参数extensions的值设置为3。 最后声明一下,成功率:综合定位成功率 65% ,精度:90% 误差 80m 以内;95% 误差 350m。这是官方给出的数据,所说有一定的概率是查询失败的!!!!

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    利用 Arthas 精准定位 Java 应用 CPU 负载过高问题

    以前碰到类似问题,可能会考虑使用top -Hp 加 jstack命令去排查,虽然能大致定位到问题范围,但有效信息还是太少了,多数时候还是要靠猜。 今天向大家推荐一款更高效更精准的工具:Arthas! Arthas 是Alibaba开源的Java诊断工具,能够帮助我们快速定位线上问题。

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    移动数据挖掘-地点预测(新颖地点预测)与用户建模

    CRF序列,使用EM算法或梯度法来训练 对数似然函数: L(λ,D)=log(p|x)- / 地点类别补全:通过访问时间的、访问次数、时间-次数分布、访问时间间隔、停留时间、访问人流量等特征去识别地点类别 (显性模式) 任意两个地点i,j分别对用户-地点、时间段-地点二部图运用带重启动的随机游走获得相关性为r(i,j)t r(i,j)u,用线性加权的方式进行融合。 (隐性模式) 通过top-k预测邻近地点的类别 用概率公式。 符合兴趣的预测,可采用降维等兴趣挖掘模型 兴趣偏好和地点特性匹配。-》第五章 基于新颖性探索预测的加权模型 预测下一地点是否为新颖地点:归结为二分类问题:基于历史的特征、时间特征、空间特征。 地点访问分布熵 和概率一样 H=-求和(plogp) 基尼系数:用户访问地点分布平均程度的度量。 洛伦兹线:用于刻画贫富差距的工具。曲线靠近对角线,越平均。

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    如何用指标分析维度精准定位可视化图表?

    表现出怎样的规律 比较:数据之间存在何种差异、差异主要体现在哪些方面 构成:指标里的数据都由哪几部分组成、每部分占比如何 接下来将依次介绍常用可视化图表类型,分析其适用场景和局限,确立指标分析维度,从而帮助大家精准定位自己所需的可视化图表 分析维度:分布/联系 适用:存在大量数据点,结果更精准,比如回归分析 局限:数据量小的时候会比较混乱 相似图表: 气泡图:显示变量之间相关性的一种图表。与散点图类似。 ?

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    如何通过GPS结合UWB技术实现车载监控精准定位

    其中主要核心技术点是车辆的精准定位与轨迹回放等,这对定位要求就非常高了,不但要保障在室内外的精确程度,还要保障定位的连续性。 我们都知道GPS定位即全球定位系统,主要用于对移动的人、物、车及设备进行远程实时定位监控的一门技术。 GPS定位是结合了GPS技术、无线通信技术(GSM/GPRS/CDMA)、图像处理技术及GIS技术的定位技术。但是GPS只能在室外定位,不能实现室内无死角高精度定位。 所以在解决车辆定位问题时,GPS结合UWB技术才是正解,系统可以将GPS与UWB标签做绑定,优先记录UWB定位,并实时将UWB坐标转换为GPS坐标,当没有UWB信号时,则使用GPS定位,通过这种方式,可以实现 GPS与UWB融合定位

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    是什么能让 APP 快速精准定位到我们的位置?

    在redis中的实现 我们日常生活中遇到哪些定位的场景 我们上下班经常会用APP打车和共享单车,下面2张图,应该都很熟悉,打开定位,查找我附近的车,那么,这个是怎么实现的呢? 那么,这些APP是怎么做到,既能精准定位,又能快速查找呢?答案就是 geohash geohash通过算法将1个定位的经度和纬度2个数值,转换成1个hash字符串。 找出一个位置的经纬度 我们可以用各种地图和定位工具,比如依靠Google地图,通过定位或者搜索一个地点,就容易找出经纬度。 ? 字符数越大,块区间就越小,那么定位就越精准。 我们刚才计算上海腾讯大厦的geohash采用的是12级,基本计算出来的位置就是毫秒级别了,可以说是非常的精准了。 ? 在实际应用中,我们就可以动态的调整精度,实现更大或者更小范围内的搜索,既能精准定位,又可以隐藏住一个地点的具区位信息。

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    如何基于数据分析精准定位你的用户群?

    行为事件定义 对用户行为进行分析,要将其定义为各种事件,而将人物(who)、时间(when)、地点(where)、交互(how)、交互的内容(what)聚合在一起,便构成了一个完整的用户行为事件。 Where:即事件发生的地点,可以通过 IP 来解析用户所在省市;也可以根据 GPS 定位方式获取地理位置信息。 How:即用户从事这个事件的方式。 在此基础上再进行细分筛查时,才可以更好地精细化定位问题来源。 3. 解释与结论 解释与结论即所谓的出分析报告阶段。 点击分析方法主要解决的问题主要有三点: ● 精准评估用户与产品交互背后的深层关系; ● 实现产品的跳转路径分析,完成产品页面之间的深层次的关系需求挖掘; ● 与其他分析模型配合,全面视角探索数据价值,深度感知用户体验 精准定位用户才能实现精细化用户运营。我们需要从数据中寻找规律,来进行精准的用户分析和用户运营从而驱动业务增长,不能想当然的依靠经验来制定决策 每天进步一点点:数据分析1480 ? 长按扫码关注我

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    品牌知觉图:精准找到空白市场定位,数据化衡量品牌效果

    1、市场调查的问题设置: 调查的目的就是让受访者从诸多描述性语句中选择他们对品牌的印象,例如要为某啤酒品牌A定位,其竞争者品牌为B和C,可以向受访者询问以下问题: ? 因此,从散点图中可以看出,A的定位是高档关爱,在口味上给用户的印象是香味纯正、口味醇厚,口感协调;品牌B的定位是历史悠久和正直可靠,在口味上给用户的印象是泡沫持久,洁白细腻等;品牌C没有明确的品牌定位, 在用户心中尚未建立起一定的形象,因此品牌C需要寻找品牌A和品牌B尚未涉猎的空白点,明确自己的品牌定位

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    六种原因帮你精准定位

    简介:使用腾讯云CDN加速站点访问后出现403错误,通常情况下可能是由域名配置、CDN 安全策略以及源站响应 403 导致。本文详细介绍了 CDN 常见的引发4...

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    脸书买下号称比GPS精准的AI定位技术公司Scape

    TechCrunch近日揭露,脸书已经买下了号称所使用的AI定位技术,比GPS还精准的电脑视觉引擎开发商Scape,以约4千万美元的金额,取得逾75%的Scape股权及两个董事席位。 Scape执行长Edward Miller之前曾对外宣称,该公司API的定位能力比GPS还要精准

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    pdf编辑器进行精准匹配查找设置来进行精确定位

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    .Net语言 APP开发平台——Smobiler学习日志:如何快速实现地图定位时的地点微调功能

    Smobiler是一个在VS环境中使用.Net语言来开发APP的开发平台,也许比Xamarin更方便 样式一 一、目标样式 我们要实现上图中的效果,需要如下的操作: 二、地点微调代码 VB: Me.Gps1.GetEditGps(New GPSData(Longitude, Latitude, addressInfo)) Else Toast("定位失败 GetEditGps(new GPSData(Longitude, Latitude, addressInfo)); } else { Toast("定位失败 "); } } 注:该界面除地点微调以外的其他事件代码见MapView控件 三.Smobiler窗体设计界面显示效果 四、手机效果显示

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    CVPR 2019 | 旷视提出新型目标检测损失函数:定位精准

    旷视研究院在本文中提出了一种全新的边界框回归损失,可用于同时学习边界框变换和定位方差。这种新损失能极大地提升多种架构的定位准确度,而且几乎不会有额外的计算成本。 所学习到的定位方差也能帮助在非极大值抑制(NMS)期间融合相邻的边界框,进一步提升定位的效果。实验结果表明这种新方法比之前最佳的边界框优化方法更优。 针对这些问题,本文提出了一种全新的边界框回归损失——KL 损失,用于同时学习边界框回归和定位的不确定性。 该网络的目标是在估计位置的同时估计定位置信度。形式上讲,该网络预测的是一个概率分布,而不只是边界框位置。 分类置信度并不总是与定位置信度强烈相关。这篇论文提出了一种全新的带有不确定性的边界框回归损失,可用于学习更准确的目标定位。使用 KL 损失进行训练,网络可学习预测每个坐标的定位方差。

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    图像地点场景类型识别(PlaceCNN)实践

    从图像中判断图像场景所处的地点类型,是图像理解的一种常见任务。 将上图地点分类为:酒巴、饭店或者咖啡屋。 ? ? 这是数据集中的一张测试照片,定义为会议室。 ? ? 这个候车厅的识别也是非常准确的。 见:https://timgsa.baidu.com/timg?

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