Bug排查日记的技术文章

Bug排查日记技术文章大纲

背景介绍

描述遇到的Bug现象,包括错误日志、用户反馈、系统表现等。说明Bug的影响范围及严重性。

初步分析

列出Bug出现的环境(操作系统、浏览器、硬件、软件版本等)。尝试复现Bug,记录复现条件和频率。

排查过程

检查日志文件,定位异常信息。使用调试工具(如Chrome DevTools、GDB、Xcode等)逐步跟踪代码执行流程。

假设与验证

提出可能的错误原因(如内存泄漏、并发问题、API调用错误等)。设计实验验证假设,记录每次验证的结果。

深入调查

引入更专业的工具(如Wireshark、Profiler、静态分析工具等)。分析堆栈跟踪、核心转储文件或数据库查询性能。

解决方案

描述最终确定的Bug原因。详细说明修复步骤,包括代码修改、配置调整或架构优化。

测试与验证

验证修复后的系统是否正常工作。进行回归测试,确保修复未引入新问题。

经验总结

总结Bug排查过程中的关键教训。提出预防类似问题的建议(如代码审查、单元测试、监控告警等)。

附录

提供相关代码片段、日志示例或工具命令。列出参考的文档、工具或社区讨论链接。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
评论
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