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我也要
#83948 SIGSEGV(SEGV_MAPERR)
#01 pc 0075de71 /vendor/lib/libllvm-glnext.so [armeabi-v8]
最近新上项目，有的机型会报这个错误。
主要集中在8.1.0系统的手机上。
问题待解决，先记录
第二天更新：
重新集成了百度地图jar包，只留了一套so包
bugly中，VIVO-1809A(VIVOX23)和荣耀-APEAL00（8Xmax)不在报错了。。
但是OPPO-PBBM30和小米3油报错了。这几款手机都是8.1.0的系统。
现在怀疑gradle配置的问题，之前编译是26，现在改为28 了。之前8.1.0不报错，6.0报错，
现在用户手机以9.0和8.0为主，看来这编译不是越新越好。
退回26就可以了。
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#2002 SIGSEGV(SEGV_MAPERR)
遇到这个问题 00 pc 00000000000f8ea4 /apex/com.android.runtime/lib64/libart.so [arm64-v8a::691979e9d66dfedf3fd32d27da323a02] 2 #01 pc 00000000000e8a38 /apex/com.android.runtime/lib64/libart.so [arm64-v8a::691979e9d66dfedf3fd32d27da323a02] 3 #02 pc 0000000000
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#1002 SIGSEGV(SEGV_MAPERR)
so文件报错 会引起主板重启吗 ？？
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Android SIGSEGV(SEGV_MAPERR) 崩溃问题
SIGSEGV(SEGV_MAPERR) 0x0 #00 lr 0004f5c1 /system/lib/libc.so (fileno+0) [armeabi-v7a::6f5a3c1224c00f84c8bda247140513ef] java: [Failed to get Java stack] 主要报错信息就是上面这段 费了好半天才复现出来的问题 , 不是必现的是偶发的 问题是这样的 最近在做一个 UVCCamera 和 人脸识别 结合的一...
Anroid SIGSEGV(SEGV_MAPERR)可能的解决方案
前言 最近App闪退，通过Bugly监控看的一头雾水，都是一些底层库的东西，并且并不是可复现的。 Bugly提供信息 不过好在Bugly有跟踪日志 在日志的最后看到了红字 IMemory : cannot map BpMemoryHeap (binder=0x9b2af780), size=18665472, fd=87 (Out of memory) 什么？我OOM了？但是我在开发的过程中，明明通过LeakCancy内存泄漏神器进行了周密的内存泄漏排除鸭。 并且问题并不复现，在思考了两三天后，并
Android 10 SurfaceView 奔溃报错signal 11 (SIGSEGV), code 1 (SEGV_MAPERR), fault addr 0x4
Android 10 SurfaceView Navite 异常报错。 android.view.SurfaceControl$Transaction.deferTransactionUntilSurface android.view.SurfaceView.applySurfaceTransforms android.view.SurfaceView$3.positionChanged
高德地图定位sdk报错fail:USER_DAILY_QUERY_OVER_LIMIT
高德地图定位sdk报错fail:USER_DAILY_QUERY_OVER_LIMIT
关于SIGSEGV错误及处理方法(转)
转自：http://blog.csdn.net/brace/article/details/1102422 今天编程遇到了SIGSEGV错误，比较困惑，所以找了些资料，总结一下： （1）官方说法是： SIGSEGV --- Segment Fault. The possible cases of your encountering this error are: 1.buffer o...
集成ndk导致的SIGSEGV(SEGV_MAPERR)
集成ndk导致的SIGSEGV(SEGV_MAPERR)前言 最近集成bugly的异常统计，官方文档推荐sdk和ndk同时集成。 于是我按照官方文档配置gradle文件。然后运行，程序直接Crash。我在bugly的后台看了一下,觉得应该是.so库的问题。 SIG 是信号名的通用前缀, SEGV 是 segmentation violation 的缩写 在 POSI
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