发现一个顶级项目小bug

 最近自测一些数据,用到flume,去官网上找一些参数用,中途总报错,找了半天是这里的ri不是r1,坑爹啊!!!

### 开源项目 Bug 报告数据集的研究与使用 #### 寻找合适的开源Bug报告数据集 对于研究人员而言,处理大型开源样本可能是一个缓慢的过程,而且相当昂贵。因此,在选择包含bug报告的数据集时,应当评估所需资源和时间成本[^1]。 #### 可选的开源Bug报告数据集 一些知名的平台提供了丰富的开源项目及其关联的缺陷跟踪记录: - **GitHub Issues API**: 提供了访问大量活跃项目的issue列表接口,可以从中筛选出带有`bug`标签的问题作为研究对象。 - **Mozilla Bugzilla Database Dump**: Mozilla基金会定期发布其Bugzilla数据库转储文件,内含Firefox浏览器及其他产品的历史错误报告信息。 - **Apache JIRA Exporter**: Apache软件基金会在JIRA上管理多个顶级项目的生命周期事件,通过官方提供的导出工具能够获取详细的bug日志文档。 #### 数据下载流程概述 为了有效利用上述提到的数据源,通常遵循以下通用步骤来收集并准备用于学术或工业目的的数据集: 1. 访问目标网站或API端点; 2. 阅读服务条款以确认合法使用权; 3. 根据需求定制查询参数(例如日期范围、状态过滤器等); 4. 执行批量请求操作完成初步抓取工作; 5. 对原始JSON/XML响应做进一步解析清洗成结构化表格形式保存至本地磁盘; ```bash # 假设使用curl命令行工具从GitHub API拉取特定仓库的所有open状态下的bugs issue $ curl -H "Authorization: token YOUR_GITHUB_TOKEN" \ https://api.github.com/repos/OWNER/REPO/issues?labels=bug&state=open \ -o bugs.json ``` #### 实际案例分享 假设现在想要检测YOLOv3 tiny版本针对戴口罩情况的人脸识别精度,则需先准备好待测图片素材,并按照给定路径放置好测试样例,最后运行指定脚本执行推理过程[^4]: ```python import os def prepare_test_images(image_paths, output_dir='data/sample'): """Prepare test images by copying them into the expected directory.""" if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) for path in image_paths: shutil.copy(path, output_dir) prepare_test_images(['path/to/image_with_mask.jpg', 'path/to/image_without_mask.jpg']) os.system(''' cd /path/to/project_root; python detect.py --data-cfg data/rbc.data --cfg cfg/yolov3-tiny.cfg --weights weights/best.pt ''') ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值