前言 对app的线上bug的收集(友盟、云捕等)有时会得到这样的异常堆栈信息:没有一行代码是有关自身程序代码的。 这使得对bug的解决无从下手,根据经验,内存不足OOM,Dialog关闭,ListView等相关代码很容易引起这类错误。 下面总结下BaseAdapter.getView崩溃bug,然后给出如何编写代码来方便以后对它的定位。 更多时候,除了得到以上的错误堆栈,对于真正的bug再无更多信息。实际上是无法判断出具体出问题的Adapter的。 堆栈信息只跟踪到LisView,而不会指向具体的Adapter。 (本文使用Atom编写)
如何搭建 bug 跟踪流程?在本文中,我们将详细探讨这些问题。 Bug 跟踪流程 我们先来定义一下什么是 bug 跟踪(或者 bug 跟踪流程)。 跟踪 bugs 最简单的方法是一个基本的电子表格。你可以跟踪 bug 相关信息并解决它们。如果这个表格变得很大,那么你就会奔溃。因此,你需要使用特定的 bug 跟踪工具。 Bug 跟踪软件不仅仅是一个数据库。它还是一个工具,能让你团队中的每一个人都看到 bug,从而让他们在正确的时间处理正确的 bug。 下一步是搭建一个 bug 跟踪漏斗。 屏幕截图、屏幕记录或工作流程都会非常有用; 问题的时间和日期; 严重程度; 复现细节; bug 状态; bug 负责人 什么是 bug 跟踪工具 那么什么是一个 bug 跟踪工具呢? 简而言之:bug 跟踪系统有一套能够帮助有效解决和管理问题的功能。 此外,bug 跟踪软件提供了已经发现的 bug 记录和已知的 bug 信息。
热卖云产品新年特惠,2核2G轻量应用服务器9元/月起,更多上云必备产品助力您轻松上云
在这个充满 bug 的世界里,最遥远的距离不是生与死,而是你亲手制造的 bug 就在你眼前,你却怎么都找不到她,本文准备了 7 款优秀的开源 bug 跟踪系统来查找、记录和解决这些 bug。 可以看到以上所列的 bug 跟踪系统中很多都是项目管理工具,用上它们肯定会让你在项目开发中如虎添翼。 当然还有很多优秀的 bug 跟踪系统,例如Bloodhound,BugZero、The Bug Genie、 JIRA 等。 作为这个领域里的老人,Mantis BT 与其他开源 bug 跟踪系统相比可谓相当老派。 虽然Fossil似乎是一个非常稳定的bug跟踪工具,它的重点是版本控制,但这也让其不那么适用于技术小白。
作者 Taskiller 最近,一则新发布的公告报告了一个影响Jira 5.0.11和6.0.3版本的目录遍历漏洞,该漏洞在去年7月份被验证,并在接下来的几个月...
针对这种情况,App Center 提供了 Service、Webhook 和 Email 去跟踪诊断信息,它们可以帮用户创建 Bug 或 Issue,记录 App Center 收集到的 Crash 现在 Bug tracker 列表里可以看到授权的 Github 账户,选中它并选中需要接受信息的 Github Repo,点击 Next。 之后如果有新的 Crash,Azure DevOps 会新建一个 Bug。 最后 我想 Jira 的服务用起来应该也差不多,因为我没用到就部介绍了。 关于 App Center Service 的更多内容请参考以下文档: App Center bug 跟踪器集成
今天给大家推荐12款的用于 bug 跟踪的知名工具。 Bug herd ? 图片来源:https://bugherd.com/ 概述 BugHerd 是一个基于 Web 的问题跟踪项目管理工具。 它为开发和测试团队提供了一个系统来跟踪软件开发、应用程序开发和部署中的 bug 修复和代码变更。 图片来源:https://www.donedone.com/ 概览 DoneDone 是一个 bug 跟踪器,给你的团队提供了一个简单的方式来跟踪 bugs 并有效修复它们。 优点 可定制的工作流; Attlassian 插件市场; 有高级搜索功能的强大的 bug 跟踪器; 强大的报表工具。 结论 如果你还在使用电子表格方法来进行 bug 跟踪,那么是时候改变了。使用一个 bug 跟踪工具会提高整体效率。在本文中,我们已经向你展示了一些能帮你提高效率的最佳工具。
bug属性: 目前很多公司都借助一些bug管理工具进行提bug,而又没有什么标准,顶多领导说一句,写的详细点,最好有截图就完事了。导致新人老手写的是各有千秋,开发阅读起来各种头疼脑热。 标准写法: 需求id,用例id,bug编号,bug标题,bug描述,预期输出,实际输出,复现步骤,附件图片,备注,提交人,责任人 等。 bug生命周期 经常有面试官问,如果开发不承认这是bug怎么办? 周期如下: 新建bug(测试工程师)↓ 审核是否是bug(测试经理)↓ 若不是bug,则放到丢弃桶里,结束周期。 若是bug,则判断bug是否重复(测试经理)↓ 若已重复,则丢弃bug,结束周期。 ↓ 机构判断可以不修复或不是bug,则丢弃bug,结束周期。(CCB) 机构判断若需要修复则给到开发工程师 ↓ 开发工程师则必须修复。↓
《中国图象图形学报》2019年第12期封面故事聚焦目标跟踪,对基于深度学习的目标跟踪算法进行系统的梳理。 阐述了目标跟踪的基本研究框架,从深度判别模型、深度生成式模型等方面介绍了适用于目标跟踪的深度学习方法。 深入分析了网络结构、功能划分和网络训练等不同类别的深度目标跟踪方法。 简要阐述了适用于深度学习目标跟踪的视频数据库和评测方法。 介绍了目标跟踪的最新具体应用情况。 分析了深度学习方法在目标跟踪中存在的训练数据不足、实时跟踪和长程跟踪等问题。 对深度学习的目标跟踪方法的未来发展进行展望。 ? ? 目标跟踪发展脉络 ? 相对而言,标注长程跟踪视频和构建大规模数据集的难度更大,如何根据长程跟踪任务的特点及其与短期跟踪任务的联系,结合迁移学习和深度学习构建合适的长期目标跟踪模型,也是未来视觉目标跟踪研究值得关注的一个重要方向
本文目录: 一.基于特征点的目标跟踪的一般方法 二.光流法 三.opencv中的光流法函数 四.用类封装基于光流法的目标跟踪方法 五 .完整代码 六.参考文献 一.基于特征点的目标跟踪的一般方法 基于特征点的跟踪算法大致可以分为两个步骤: 1)探测当前帧的特征点; 2)通过当前帧和下一帧灰度比较 很显然,基于特征点的目标跟踪算法和1),2)两个步骤有关。 聪明的你肯定发现了:这样搜索不仅可以解决大运动目标跟踪,也可以一定程度上解决孔径问题(相同大小的窗口能覆盖大尺度图片上尽量多的角点,而这些角点无法在原始图片上被覆盖)。 四.用类封装基于光流法的目标跟踪方法 废话少说,附上代码,包括特征点提取,跟踪特征点,标记特征点等。
1、前言 由于事件相机不能提供完整的图像,所以最初的特征跟踪依赖传统相机的数据。 特征追踪时,积累特征模板中心附近的事件,当达到一定数量后形成数据模板,开始进行跟踪,每进入一个新的事件,便删除最老旧的事件。 然后通过数据模板与特征模板进行ICP匹配,求的变化的增量,从而实现了一次的跟踪,之后不断进行。完整的算法流程如下: ? 3.5 跟踪失败判定 当ICP迭代结束后,如果离群点较多,或迭代后平均像素距离依旧很大,则认为特征跟踪失败。 4、实验结果 跟踪特征的时间长短是一个重要指标,这篇论文的方法进行跟踪,跟踪实践能够达到1s。当特征丢失后可以利用传统图像数据再次进行补充。当然,随着时间的增加,误差也会累积的越来越大。 ?
Git 相关问题 Git 设置了一系列的环境变量用于错误排查: GIT_TRACE:启用一般跟踪消息。 GIT_TRACE_PACK_ACCESS:为对任何包的所有访问启用跟踪消息。 GIT_TRACE_PACKET:为进出给定程序的所有数据包启用跟踪消息。 GIT_TRACE_PACKFILE:启用对给定程序发送或接收的包文件的跟踪。 GIT_TRACE_PERFORMANCE:启用与性能相关的跟踪消息。 GIT_TRACE_SETUP:在 Git 完成其设置阶段后,启用打印 .git、工作树和当前工作目录的跟踪消息。 GIT_TRACE_SHALLOW:启用可以帮助调试浅存储库的获取/克隆的跟踪消息。 GIT_MERGE_VERBOSITY:控制递归合并策略显示的输出量的数字。 以上环境变量可取值如下表: 取值 含义 0、false 关闭信息跟踪 1-2、true 启用信息跟踪并打印到标准错误输出 3-10 启用信息跟踪并打印到数字对应的文件描述符中 <绝对路径> 启用信息跟踪并打印追加到对应的文件中
构建一个简单的跟踪算法:计算上一帧图片质心和本帧质心之间的欧氏距离。 上图:三个人物的质心出现在这幅简单的图像中,我们需要计算每一对质心之间的欧几里得距离,颜色区分:上一帧(红色的)和本帧(黄色的);当上一帧和本帧质心之间距离小于最小安全距离,我们将构建人物跟踪,将人物ID 在上图中,可以看到我们的质心跟踪算法如何选择了关联质心,使它们各自的欧几里得距离最小化。但左下角的那个孤独点和什么都没有联系,我们就将它注册一个新的人物ID。
解Bug之路-串包Bug 笔者很热衷于解决Bug,同时比较擅长(网络/协议)部分,所以经常被唤去解决一些网络IO方面的Bug。 串包Bug现场 前置故障Redis超时 由于某个系统大量的hget、hset操作将Redis拖垮,通过监控发现Redis的CPU和IO有大量的尖刺,CPU示意图下图所示: ? Bug复盘 此次Bug是由Redis本身Server负载太高超时引起的。Bug的现象是通过Jedis去取对应的Key值,得不到预期的结果,简而言之包乱了,串包了。 缩小Bug范围 首先:Redis是全球久经考验的系统,这样的串包不应该是Redis的问题。 第二:Redis刷新了key后Bug依然存在,而业务系统重启了之后Okay。 Bug推理 笔者意识到,之所以串包可能是由于jedisClient里面可能有残余的数据,导致读取的时候读取到此数据,从而造成串包的现象。
Casevision公司的AVT21自动视频跟踪算法模块提供了多种跟踪算法:质心跟踪算法(Centroid)、多目标跟踪算法(MTT)、相关跟踪算法(Correlation)、边缘跟踪算法(Edge)、 质心跟踪算法(Centroid) 这种跟踪方式用于跟踪有界目标如飞机,目标完全包含在摄像机的视场范围内,对于这种跟踪方式可选用一些预处理算法:如白热(正对比度)增强、黑热(负对比度)增强,和基于直方图的统计 多目标跟踪算法(MMT) 多目标跟踪用于有界目标如飞机、地面汽车等。它们完全在跟踪窗口内。在复杂环境里的小目标跟踪MMT能给出一个较好的性能。 这个算法跟踪场景中的多个目标,然后依据每个点的运动,从而估计整个场景全局运动,场景中的目标和定位是自动选择的。当存在跟踪点移动到摄像机视场外时,新的跟踪点能自动被标识。 组合跟踪算法(Combined) 顾名思义这种跟踪方式是两种具有互补特性的跟踪算法的组合:相关类算法 +质心类算法。
用来确定路由器的IP地址,也就是在网络上到达特定主机所经过的计算机。 程序需要两个套接字: 1 一个用于接收ICMP封包的原始套接字sRaw 2 用于发送TTL...
取消跟踪 未提交文件忽略git rm --cached FILENAME 这样就可以了,如果后面跟的是目录就加上个 -r 就行了 (这个操作不会删除这个文件) git rm -r --cached
笔者很热衷于解决Bug,同时比较擅长(网络/协议)部分,所以经常被唤去解决一些网络IO方面的Bug。现在就挑一个案例出来,写出分析思路,以飨读者,希望读者在以后的工作中能够少踩点坑。 串包Bug现场 前置故障Redis超时 由于某个系统大量的hget、hset操作将Redis拖垮,通过监控发现Redis的CPU和IO有大量的尖刺,CPU示意图下图所示: CPU达到了100%,导致很多 Bug复盘 此次Bug是由Redis本身Server负载太高超时引起的。Bug的现象是通过Jedis去取对应的Key值,得不到预期的结果,简而言之包乱了,串包了。 缩小Bug范围 首先:Redis是全球久经考验的系统,这样的串包不应该是Redis的问题。 第二:Redis刷新了key后Bug依然存在,而业务系统重启了之后Okay。 Bug推理 笔者意识到,之所以串包可能是由于jedisClient里面可能有残余的数据,导致读取的时候读取到此数据,从而造成串包的现象。
目标跟踪指的是对视频中的移动目标进行定位的过程。 在如今AI行业有着很多应用场景,比如监控,辅助驾驶等。 对于如何实现视频的目标跟踪,也有着许多方法。 比如跟踪所有移动目标时,视频每帧之间的变化就显得很有用。 如若视频背景不变,即可利用背景变化实现目标跟踪。 还有之前我们实现过的「跳一跳」小游戏。 其中的模板匹配,也是一种目标跟踪方法,能够很好的跟踪到小跳人的位置。 ? 接下来看一下一些简单的目标跟踪案例。 / 01 / 帧之间差异 下面就通过计算视频帧之间的差异(即考虑背景帧和其他帧之间的差异),进而实现目标跟踪。 具体代码如下。 / 03 / 总结 相关视频及代码已上传网盘,公众号回复「目标跟踪」即可获取。 对于目标跟踪,还有很多方法,比如均值漂移、CAMShift、卡尔曼滤波器等。
TAPD是源自于腾讯的敏捷产品研发协作平台,提供贯穿敏捷开发生命周期的一站式服务。覆盖从产品概念形成、产品规划、需求分析、项目规划和跟踪、质量测试到构建发布、用户反馈跟踪的产品研发全周期,帮助研发团队规范和改进研发过程,提升研发效率和产品质量。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券