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。
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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。
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