新发现的bug

最新推荐文章于 2025-12-29 08:00:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-29 08:00:00 发布 · 410 阅读 · 4 ·
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QPBS奇葩博士原创严禁抄袭！！！
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#经验分享

本文介绍了在上微机课时，通过组合使用Windows键L和睡眠功能，以及开机时连续按Win键，可能避开屏幕广播的方法，以达到意外的“卡成功”效果。

在每次上微机课时，都会屏幕广播，你只需要按下 win加L再睡眠，开机后一直按win建，说不定就卡成功了呢

BUG提交规范文档
weixin_43851795的博客
05-16 3219
一 概述 1.编写目的 在软件测试阶段经常出现开发人员看不懂或者理解错误测试人员提交的Bug描述这种情况，增加了开发人员和测试人员沟通工作，从而浪费了不必要的时间和人力成本，为尽可能避免这种情况发生而编写此文档来优化测试流程，并加强Bug描述的可读性。 2.读者对象 本文档的主要读者为软件开发项目管理者、开发工程师、测试工程师。 二 BUG提交规范 1.TAPD系统中BUG的主要要素 元素 说明 缺陷ID Bug的唯一标识
Uniapp发现的Bug，用于重现project_Uniapp Bug.zip
10-16
修复后，开发者还需要进行彻底的测试，以确保没有引入新的bug，并且修复没有对现有功能产生负面影响。这时，单元测试和集成测试就显得尤为重要。它们可以帮助验证bug修复的稳定性，并保证项目的整体质量。 最后，在...
如何发现软件BUG
测试界的彭于晏的博客
09-22 2363
1.熟悉公司的产品业务 比如公司做刷机软件的，你肯定要迅速熟悉刷机流程和android手机相关的知识；只有熟悉了产品的业务流程、你才能迅速找出软件中存在的一些重要的缺陷，你发现的软件缺陷才是有价值的。否则即使你能找到一些软件缺陷，那也是纯软件的缺陷，价值不大。 2.把自己当成是用户 把自己当成是用户去使用该软件，比如在使用该软件过程中是这样操作的吗？ 2.1比如在大量要求用户输入的软件界面中，有一些用户喜欢使用Tab键采用全键盘的输入；此时的正确的接口应该采取从左到右，从上到下的顺序。 2.2比如有的用户喜
软件测试人员发现更多程序bug
weixin_48387686的博客
09-28 1598
熟悉了产品的业务流程、才能迅速找出软件中存在的一些重要的缺陷，发现的软件缺陷才是有价值的。否则即使你能找到一些软件缺陷，那也是纯软件的缺陷，价值不大。阅读需求文档的时候，在需求评审阶段，识别和处理潜在的bug。常见的问题包括：需求不明确或模糊：需求文档中的描述不够清晰，导致理解上的歧义。需求缺少必要的细节，使得开发无法准确实现功能。用户体验问题：需求没有考虑到用户的易用性，可能导致用户体验不佳。需求与业务目标或用户期望不一致。需求的交互设计不符合用户习惯，需要调整。
Bug及优化
快乐并努力工作
07-11 3255
很多问题是不可避免的，本身也不可怕，可怕的是没有反思怎么避免下次不出问题的劲头，造成同样问题或同类型的问题反复的出现，这就很可怕了：因为随着时间推移，你做的每一样事情都可能没有把握，都可能出各种各样的问题，严重影响团队协作的同时拉低了自身的水平。从页面的左上--》右下，涉及的功能尽量都要覆盖测试一下【不要为了赶工期而忽略这些好的习惯，因为有些地方出问题修正就好了，而有些地方出问题市场、客户连修正的机会都不会给你的】，要从根源上尽量杜绝bug。实施：这些bug是否与学校的环境有关，是否是数据的问题。
了解 Bug
weixin_71111071的博客
02-29 2230
通过合理的 Bug 级别划分和描述，开发团队和测试团队可以更好地理解和处理 Bug，制定更合理的修复计划，确保系统的稳定性和可用性。同时，这也有助于评估软件的质量和用户体验，为产品的持续改进和优化提供重要依据。Bug 描述的要求为：分类准确、叙述简洁、步骤清楚、有实例、复杂 Bug 有据可查（截图或视频、日志或其他形式附件）。就是存在于产品（文档、数据、程序等）之中的，那些我们不希望或者不能够接受的。Bug 的生命周期，也称为 Bug 的处理管理流程，是从 Bug。此外，还有一些其他的状态，如。
关于软件bug描述
weixin_52808442的博客
04-08 2627
软件完整描述一个 Bug 所需的关键步骤和内容要素。
软件测试 BUG 篇
天行健、君子以自强不息
09-18 2030
软件测试 BUG 篇
软件测试发现bug提交到哪,软件测试员发现bug之后需要怎么做？
weixin_39657575的博客
07-27 2709
“bug像是一个被过分宠爱的小孩子，得到了特别多的关注。它们在开发者的IDE里悄然无声的诞生，但在现身之刻却引来一片喧闹”——bug的一生对于测试人员来说，bug的生命周期一般分为：发现bug—>提交bug—>验证bug，那在这三个阶段中如何体现测试的专业度呢？第一阶段：发现bug场景：“测试不就是发现bug吗，有什么技术含量？”思考:当发现一个bug，除了尽快报告问题以外，我们还能做...
Bug基本组成要素
sll_0716的专栏
06-01 2641
bug组成
SonarQube的BUG定义
Criss@陈磊
07-28 2273
SonarQube的对BUG的定义在代码中可以引起一些错误的问题部分。即使现在没有引起一些软件系统的问题，那么也是需要修复的。
iOS 11 BUG的发现、定位和解决
08-28
在iOS开发过程中，遇到BUG是常见的情况，尤其是在新版本系统发布后。iOS 11发布后，开发者们面临了一系列适配问题，其中包括UIScrollView的滑动问题、UITableView的滑动删除功能变化以及UIImagePickerViewController...
keil v5汉化补丁 最新版 mdk525 c51 959版本修改制作 安全无毒未发现bug
07-27
keil v5汉化补丁 最新版 mdk525 c51 959版本修改制作 安全无毒未发现bug 替换文件即可安装目录下../keil_v5/ uv4 但是 我建议将原文件进行备份 最新修改制作，汉化现在的最新版keil v5 稍微旧的版本虽仍然可用，...
2025年FE_Jinger的年度总结、经验分享与展望
警警的博客
12-29 3828
这一年，是步履坚定的一年。贯穿全年的“求职”长跑画上圆满句号，你成功签约京东，为职业生涯开启了闪亮起点。与此同时，你的技术创作也硕果累累，优快云粉丝突破3.1万，跻身“年度博客之星”，用文字影响了众多同行。生活并未被忙碌淹没，你在邓紫棋的歌声中获得力量，在沪杭等地的旅行中拓宽视野，于“家”的温暖里汲取能量。更难能可贵的是，你将一路走来的求职经验、学习路线、面试真题等悉心整理成干货特辑，慷慨分享，为后来者点亮一盏灯。展望新年，愿你在新的舞台上继续自信勇敢，平安喜乐，带着满满的收获与期待，奔赴下一场山海！
PSO-BP神经网络纱线质量预测
01-04
下载方式：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中，纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化，纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系，进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中，传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时，往往显得力不从心。 因此，智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位，其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制，成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内，粒子群优化算法（PSO）和反向传播神经网络（BP神经网络）是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术，它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解，该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能，在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络，它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整，从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面，反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷，因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而，该方法也存在一些固有的局限性，例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时，能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度，有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络，通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整，能够在预测纱线断裂强度方面，显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集-20251116-235338.zip
01-04
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称：植物实例分割数据集 图片数量： - 训练集：9,600张图片 - 验证集：913张图片 - 测试集：455张图片 总计：10,968张图片 分类类别：59个类别，对应数字标签0至58，涵盖多种植物状态或特征。 标注格式：YOLO格式，适用于实例分割任务，包含多边形标注点。 数据格式：图像文件，来源于植物图像数据库，适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型，辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发：集成至农业管理平台，提供实时植物状态识别功能，为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新：支持植物科学与人工智能交叉领域的研究，助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训：数据集可用于农业院校或培训机构，作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性：标注采用YOLO格式，确保分割区域定位精确；包含59个类别，覆盖多种植物状态，具有高度多样性。 • 数据量丰富：拥有超过10,000张图像，大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO、Mask R-CNN等），可直接用于实例分割任务，并可能扩展到目标检测或分类等任务。
去广告插件FuckWeChatAdBlocker.dylib
01-04
Wechat功能增强类插件，常见包括界面优化、快捷操作、部分辅助功能入口等。插件来源于网络仅供测试使用，严禁任何非法用途，测试请于1小时内删除。
室内物体实例分割数据集-20251117-174910.zip
01-04
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：室内物体实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：4923张图片 验证集：3926张图片 测试集：985张图片 总计：9834张图片 • 训练集：4923张图片 • 验证集：3926张图片 • 测试集：985张图片 • 总计：9834张图片 • 分类类别： 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形标注，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发：适用于训练和评估实例分割AI模型，用于精确识别和分割室内环境中的物体，如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网：可集成到智能家居系统中，实现自动物体检测和场景理解，提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互：支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务，增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育：用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学，助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性：涵盖10个常见室内物体类别，包括家具、电器、人物和日常物品，提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量：采用YOLO格式的多边形标注，确保实例分割边界的准确性，适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足：提供近万张标注图片，满足模型训练、验证和测试的需求，支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强：标注格式兼容主流深度学习框架（如YOLO系列），便于快速集成到实例分割项目中，提高开发效率。
基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置（Matlab代码实现）
最新发布
01-04
基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置”展开，提出了一种结合鲁棒优化方法的双层优化模型，用于解决含可再生能源的多微网系统在冷、热、电多种能源耦合下的优化配置问题。该模型上层优化微网间储能电站的配置与服务分配，下层优化各微网内部能源设备的运行调度，旨在提升系统经济性、可靠性和对不确定性的适应能力。文中详细阐述了模型构建过程，并通过Matlab代码实现仿真验证，展示了在不同场景下系统的优化效果与鲁棒性能。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及从事微电网、综合能源系统设计与运营的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于研究多微网系统中储能电站的共享机制与优化配置策略；②支撑含高比例可再生能源的综合能源系统在不确定性环境下的规划与运行优化；③为科研复现与教学提供Matlab代码参考与算法实现思路。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段理解模型实现细节，重点关注双层优化结构的数学建模与求解方法（如C&CG算法），并尝试调整参数或场景以加深对鲁棒优化机制的理解。
Web方式BUG管理的新选择
2. **BUG的记录：** 记录BUG的详细信息，包括BUG的描述、重现步骤、严重性等级、优先级、发现者、提交时间等。 3. **BUG的分配：** BUG被分配给负责解决该问题的团队成员。 4. **BUG的修复：** 分配到BUG的开发者...
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