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android常见bug跟踪
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）
1.3K50发布于 2018-01-05 - 来自专栏性能与架构
12 个顶级 Bug 跟踪工具
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。
2.2K10发布于 2021-11-02 - 来自专栏测试开发社区
12 个顶级 Bug 跟踪工具
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。
2.1K10发布于 2021-02-08 - 来自专栏腾讯IMWeb前端团队
消灭Bug！推荐7款优秀的开源Bug跟踪工具
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。
4.9K20编辑于 2022-06-29 - 来自专栏kl的专栏
项目管理问题（bug）跟踪系统合集
，来共同完成，譬如产品、交互、视觉 、前端开发 、后端开发、测试、运维、PMO（项目管理部）等多个部门的共同协作，而协作过程中必须要有一个有力的项目管理工具来承载所有问题，下面就介绍几款常用的项目管理跟踪系统
54720编辑于 2023-11-18 - 来自专栏dino.c的专栏
Visual Studio App Center 中的 Bug 跟踪服务
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
2.3K10编辑于 2022-05-07 - 来自专栏FreeBuf
开源BUG跟踪平台JIRA目录遍历漏洞分析
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得以修复。 攻击方法很简单，但是潜在影响却是非常大的，该漏洞可能允许攻击者上传文件作为webshell。后文我会解决该漏洞如何通过静态分析发现，以及什么一个小细节使其只能在Windows系统上被利用。 漏洞识别 以下代码源自插件IssuesCollector，该插件使用REST api，支持上传屏幕截图文件作为附件附加到说明中。 com/atlass
2.5K60发布于 2018-02-02 - 来自专栏IT技术分享社区
常用工具：推荐 12 个知名的 Bug 跟踪工具
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。
4.1K20发布于 2021-06-24 - 来自专栏测试开发干货
【表情包-软件测试基础理论】bug 怎么写？怎么跟踪？怎么分级？
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。↓
1.1K20编辑于 2022-05-20 - 来自专栏无人驾驶感知
【目标跟踪】红绿灯跟踪
本篇会初略分享红绿灯感知包括但不限于检测+跟踪+分类。重点讲解如何稳定跟踪。 跟踪结合了 byteSort 与 BotSort，效果可以说相当稳定。抛开其他的不谈，对于我们重点观察的红绿灯（正前方红绿灯）可以说是稳稳的跟踪，也算遥遥领先。 放一张通宵比赛测试的图：（右一是博主） # 三、跟踪 因为是基于 ros 做的开发，同时红绿灯这个节点又包含了三个部分（检测+跟踪+分类）。 为了使代码美观、思路清晰，所以对三个部分封装。 所以跟踪代码只开放一个接口，这里就写做 update 吧。输入是检测的结果与图片，输出是跟踪后的框与id等，这里输出是用的引用的方式。 且低置信度目标可能包含了目标的运动趋势，利用这些消息可以提升我们跟踪的准确性与鲁棒性。
85410编辑于 2024-03-30 - 来自专栏无人驾驶感知
【目标跟踪】多目标跟踪测距
这里不仅仅实现对目标检测框的跟踪，且可以实现单相机进行对目标进行测距跟踪。 想了解详细原理可以参考往期博客：【目标跟踪】多目标跟踪sort （python 代码） 。 用的是跟踪挑战开源数据。 这部分代码主要是加载检测数据，读取图片。 调用跟踪与测距接口进行计算 可以设置 dispaly 与 video_save 是否 show 图片 与保存视频 x_p 里面包含目标离相机纵向与横向距离，还有速度、加速度。 None mot_tracker = Sort(max_age=max_age, min_hits=min_hits, iou_threshold=iou_threshold) # 创建sort跟踪器 关于目标前后帧匹配，是利用 iou 匹配进行的，所以要基于目标检测框的匹配跟踪。
85710编辑于 2024-02-05 - 来自专栏无人驾驶感知
【目标跟踪】多相机环视跟踪
一、前言 多相机目标跟踪主要是为了实现 360 度跟踪。单相机检测存在左右后的盲区视野。 在智能驾驶领域，要想靠相机实现无人驾驶，相机必须 360 度无死角全覆盖。 博主提供一种非深度学习方法，采用kalman滤波+匈牙利匹配方式实现环视跟踪。有兴趣可以参考往期【目标跟踪】系列博客。 本文干货满满，可以先点赞关注收藏，以免下次找不到。欢迎各位吴彦祖私信交流学习。 这里面不仅要对单相机目标进行跟踪，且对跨相机的目标也需要进行跟踪，还有各种匹配，初始化，开始消亡等到。想想都头皮发麻，那到底怎么做？别慌，让我娓娓道来。 这个是与单相机跟踪类似。 (3) 匹配修正 匹配上的目标，修正预测的状态与box。此时idCount 不变。 (4) 未匹配的检测框 对于未匹配的检测框，寻找航迹中在其他相机的目标，进行再次匹配。
76710编辑于 2024-02-05 - 来自专栏我爱计算机视觉
跟踪综述推荐：目标跟踪40年
《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
2.6K20发布于 2020-02-12 - 来自专栏全栈程序员必看
跟踪算法(一)光流法跟踪
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。
1.6K20编辑于 2022-09-15 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
事件相机特征跟踪-模板跟踪方法
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。 ?
1.3K30发布于 2020-12-11 - 来自专栏无人驾驶感知
【目标跟踪】解决多目标跟踪遮挡问题
前言 目标跟踪在发生遮挡时，极其容易发生Id Switch。 网上许多算法忽视跟踪遮挡问题,同时网上相关资料也很少。 博主为了解决跟踪遮挡，翻阅大量论文。分享其中一篇论文。 阅读本文需要一定跟踪的基础。 如果是新手建议先阅读博主往期博客【目标跟踪】多目标跟踪测距：https://blog.csdn.net/qq_49560248/article/details/134016802 一、判定遮挡目标 要处理遮挡问题 if (percent > maxCoverPercent) { maxCoverPercent = percent; } } /* 当 跟踪目标置信度 GetExpansionIou(cv::Rect_<float> boxD, cv::Rect_<float> boxT, cv::Rect_<float> boxExpand) { // boxD:检测框, boxT:跟踪框
1.3K11编辑于 2024-02-05 - 来自专栏无人驾驶感知
【目标跟踪】多目标跟踪sort （python 代码）
前言 多目标跟踪 sort（Simple Online Realtime Tracking）是一种基于目标检测的跟踪。 根据我自己的理解把它分为个5步骤。 初始化航迹。 【目标跟踪】匈牙利算法 【目标跟踪】卡尔曼滤波（公式推导与代码） 想要 c++ 代码的朋友可以私信我交流。或者下一次写一篇，如果有机会的话（鬼脸jpg）。 None mot_tracker = Sort(max_age=max_age, min_hits=min_hits, iou_threshold=iou_threshold) # 创建sort跟踪器 缺点：对于遮挡、以及非线性运动的物体（加减速或者转弯）跟踪效果差 优化方向：优化方式有很多，下次再写博客分享，如果有机会的话[鬼脸.jpg]。
1.3K10编辑于 2024-02-05 - 来自专栏无人驾驶感知
【目标跟踪】3D点云跟踪
一、前言 之前博客一直介绍的是视觉方向的跟踪。不过在如今智能驾驶领域，雷达感知仍然占据主要部分。今天来分享下点云3D跟踪。 视觉跟踪输入就是目标检测的结果。 雷达跟踪输入可以是点云检测的结果，也可以是点云聚类的结果。除了一些数据结构、匹配计算，雷达跟踪算法与前面介绍视觉跟踪方法大体相同。 本篇主要探讨雷达如何进行匹配、关联计算，同时解析下代码结构。 二、代码目录 雷达跟踪所有的代码文件 三、代码解读 3.1、文件描述 文件跳转较多，新手读起代码可能有点吃力。最好记录下每个文件是干什么的，有个大致印象即可。 ，那我们把雷达跟踪结果 topic 录制下来，然后再可视化。 整体跟踪效果不错。赞！
92510编辑于 2024-02-05 - 来自专栏无人驾驶感知
【目标跟踪】光流跟踪（python、c++代码）
preImage、image 光流跟踪、在 image 中找出对应的特征点。 由特征点对应关系可以得出当前帧的目标框。 cv2.COLOR_BGR2GRAY) preImgGray = cv2.cvtColor(preImg, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # nextPts:前一帧图像的特征点跟踪后的点 , **lkParms) # print("p1", nextPts, "st", st, "err", err) goodNewPt = nextPts[st == 1] # 光流跟踪后特征点 box); // 获取比检测框大pixeParam像素的框 void OpticalFlowLk(std::vector<cv::Point2f> prePt); // 光流跟踪 preIndexPt.erase(preIndexPt.begin() + j); } } // 跟踪到的关键点少不进行光流跟踪
1.4K20编辑于 2024-02-05 - 来自专栏AI智韵
【跟踪实战】手把手教你SFSORT跟踪实战
下面是跟踪SFSORT的代码，代码如下： # ******************************************************************** # # ***** 初始化SFSORT跟踪器 tracker_arguments = { "dynamic_tuning": True, # 启用动态参数调整 "cth": 0.5, # 中心区域置信度阈值 关键技术点解析 YOLO特殊参数： imgsz=(800,1440)：使用非标准分辨率适应特定场景 conf=0.1：低阈值确保不漏检（后续由跟踪器过滤） classes=0：专注行人检测（COCO类别 0） SFSORT核心功能： 高置信检测优先匹配 低置信检测二次匹配 区域感知跟踪：区分中心/边缘区域 动态阈值调整：根据场景复杂度自适应 多级匹配策略： 内存管理技巧： .cpu().numpy()： C -- 是 --> D[SFSORT更新跟踪状态] C -- 否 --> E[跳过后处理] D --> F[分配轨迹ID] F --> G[绘制边界框/ID] G --> H[写入输出视频] H --
25100编辑于 2025-07-16
腾讯云开发者
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