GT-APP崩溃的原因

为什么App会出现崩溃呢?百度了一下,查到和App崩溃相关的几个因素:内存管理错误,程序逻辑错误,设备兼容,网络因素等,如下:

  1. 内存管理错误​:内存溢出或者泄漏,可能是可用内存过低,app所需的内存超过设备的限制,app跑不起来导致App crash。或是内存泄露,程序运行的时间越长,所占用的内存越大,最终用尽全部内存,导致整个系统崩溃。亦或非授权的内存位置的使用也可能会导致App crash。
    2.程序逻辑错误:​数组越界、堆栈溢出、并发操作、逻辑错误。e.g. app新添加一个未经测试的新功能,调用了一个已释放的指针,运行的时候就会crash。
    3.​设备兼容:由于设备多样性,app在不同的设备上可能会有不同的表现。
    ​4.网络因素:可能是网速欠佳,无法达到app所需的快速响应时间,导致app crash。或者是不同网络的切换也可能会影响app的稳定性。渲染过慢,操作过快。

5.系统权限问题:
[直接原因]:客户端未对无权限情况处理,导致代码报错
[引起原因]:用户访问未获取到系统相关权限的功能,客户端又未对此情况进行处理
[解决办法]:修改崩溃bug,设计此情况的处理机制,如提示用户去手动开权限,或自动退出等情况。
[测试方法]:关掉app所有的系统权限,然后去访问所有系统权限相关的页面和功能。例如:相册,照
6.第三方问题:
[引起原因]:第三方广告的突然弹出/其他app分享进来和出去/各种第三方app的强行抢镜(如抢红包提醒)
[测试方法]:在各个页面,手动触发大多数app的 或 本app的外接 广告来测试。用其他主流app测试分享,或自家app分享出去再回来看是否已经被退出。突然收到其他app的强制提醒。

7.系统高优先级问题:
[直接原因]:导致自家app突然被挂起或放置后台
[引起原因]:突然来电话,突然收短信,闹钟,会议提醒系统原生app等情况
[测试方法]:在各个页面,功能运行前中后。进行接电话/短信来测试。主要测试是否会影响电话/短信,电话/短信结束后 app是否能恢复到之前的页面,还是已经闪退被强关了。

8.横竖屏打开app或者使用中横竖屏。
9.多语言问题,未打开或者已打开app后切换语言。

[直接原因]:客户端app代码报错。
[引起原因]:需要操作的元素已经消失/代码错误,超出实体数量/读取or写入本地文件或缓存时的IO错误
[解决办法]:调查引起崩溃的具体操作步骤,然后提交开发解决,前端代码容错率需要提高。
[测试方法]:边界值测试为核心思想,测试正常情况有关数量的功能用例

要进行代码review
1:保证代码没有错误,循环中没有超出实体数量。2:保证代码容错性高,每个循环都要有越界异常捕获并处理。
要进行手动破坏性测试:
1:如删除本地文件,比如app要调取本地缓存的4张图片,在app刚要调用的时候,已经选择好的时候,切换到本地文件管理中,删掉其中一个,那么app就会访问到一个不存在的文件,会引发越界等代码报错。
2:破坏掉这个文件。那么app就会读取的时候发生io错误。等情况来进行测试。

在这里插入图片描述

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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