It's not a BUG, it's a FEATURE!

最新推荐文章于 2022-04-04 12:03:45 发布
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分类专栏： 杂谈

    ! ! !        "It's not a BUG,
  /o  o\   /   it's a FEATURE!"
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 _ ]  [ _      (jcooley 1991)

 

『杭电1818』It‘s not a Bug, It‘s a Feature!
漠宸离若的博客
10-20 306
Problem Description It is a curious fact that consumers buying a new software product generally do not expect the software to be bug-free. Can you imagine buying a car whose steering wheel only turns to the right? Or a CD-player that plays only CDs with
《Python基础教程》内容总览篇（持续更新中）
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weixin_43178406的博客
08-26 30万+
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为优快云博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。个人精心开设的《Python基础课程》专栏订阅量接近900，帮助不少同学解决了Bug。
It's not a Bug, it's a Feature!
剑似生平
03-16 1063
这道题的关键是二进制的或与运算~ 现在特别感激计算机基础的老师给了我们做bomb实验，受益匪浅。 #include <iostream> #include <bits/stdc++.h> #define INF 0x3f3f3f3f #define maxm 105 #define maxn ((1<<20)+1) using namespace std;...
It's not a Bug, it's a Feature! UVA - 658
AndrewLi的博客
08-26 386
analysis 这个是可以抽象为最短路问题的 用状态压缩来表示bug的有无（0没有，1有） 那么就可以把每个bug的状态表示的数看做点，然后就可以从（11111…111）开始，枚举每一个补丁，判断并且进行状态转移 跑一个dij后直接看0号点（00000…000）的距离就可以判断答案了 话说不要乱用map来hash，因为map的每一次操作都是logn的，我就是因为乱用map来Hash导致TLE。...
uva_658_It's not a Bug, it's a Feature!(最短路)
一点也不二
08-16 1834
题意：补丁在修补bug时，有时候会引入新的bug。假定有n（n<=20）个潜在bug和m（m<=100）个补丁，每个补丁用两个长度为n的字符串表示，其中字符串的每个位置表示一个bug。第一个串表示打补丁前的状态（“-”表示该bug必须不存在，“+”表示必须存在，“0”表示无所谓），第二个串表示打补丁后的状态（“-”表示不存在，“+”表示存在，“0”表示不变）。每个补丁都有一个执行时间，你的任务是用最少的时间把一个所有bug都存在的软件通过打补丁的方式变得没有bug。一个补丁可以打多次。
It‘s not a Bug, it‘s a Feature
qq_39786838的博客
04-04 1405
所以，目标就是把起始 111(全bug) 的串应用一些补丁使其变为 000。 要求求出最短的耗时（路径），因为每个补丁耗时不同，可以看做 正权最短路问题，这里我用 dijkstra 来写。 正常来说 dijkstra 是从起始节点经过一条条边到达最终节点，那么对于这个问题，当前串的状态便是一个个的节点，每个补丁看作一条条边。 具体怎么写呢？得解决以下几个问题： 当前节点的状态如何存储？使用字符串嘛？
View‘s select contains a subquery in the FROM clause bug补充总结
weixin_43392868的博客
01-19 1878
View's select contains a subquery in the FROM clause bug补充总结 0x00 文章初衷 此bug之前也遇到过，但是一直未进行深入思考，今天又遇到了，仔细在官网查询了一些资料，我在此做个补充总结。 0x01 bug简单描述：视图中子句中包含子查询 0x02 bug详细描述（有点多，可着重看加粗部分）： https://bugs.mysql.com/bug.php?id=12755 定位到此bug方法 搜索v...
升级 RabbitMQ 确实是一个多步骤的过程，需要谨慎操作以确保服务的稳定性和数据的完整性
BLOG域名:programb.blog.youkuaiyun.com
04-22 1094
slave_pids升级 RabbitMQ 确实是一个多步骤的过程，需要谨慎操作以确保服务的稳定性和数据的完整性。
hdu1818 It's not a Bug, It's a Feature!(隐式图最短路径Dijkstra)
Crazy_Bear
08-12 765
题目链接：点击打开链接 题目描述：补丁在修bug时，有时也会引入新的bug，假设有n(n 解题思路： 首先思考动态规划是否可行？显然某个状态经过多次补丁修过之后可能会回到某一状态，并不是DAG，如果使用记忆化搜索会出现无限递归 正确的做法：把每个状态看成结点，状态转移看成边，转化成图论中的最短路径问题，然后使用Dijkstra算法求解。不过这道题和普通的最短路径问题不一样：
It‘s not a Bug, it‘s a Feature!（UVA 658）
子夜的博客
09-28 259
题目 题意 首先给出n和m，表示有n个bug和m个补丁。一开始存在n个bug，用1表示一个bug存在0表示不存在，所以一开始就是n个1，我们的目的是要消除所有的bug，所以目标状态就是n个0。对于每个补丁，会给出使用这个补丁的时间，另外会给出两个长度为n的字符串，第一个字符串表示这个补丁适用于什么情况下的bug，第二个字符串表示使用完这个补丁后原来的bug会变成怎么样。 思路 在任意时刻，每个bug可能存在也可能不存在，所以可以用一个n位二进制串表示当前软件的“状态”。打完补丁之后，bug状态会发生改变，对
uva 658 It's not a Bug, it's a Feature!
@fei
07-10 542
uva 658 It's not a Bug, it's a Feature!
UVA 658 It's not a Bug, it's a Feature! (特殊图最短路)
Follow My Heart
08-11 388
题意： 修补bug，会引入新的bug。n（n“-”表示不存在，“+”表示存在，“0”表示不变）。每个补丁有一个时间，用最少的时间变得没有bug。一个补丁可用多次。 要满足一串的状态才能变成二串的状态。 分析：把状态看做结点，状态转移看做边，然后用spfa求解。           不需要把图存好，每次取出一个结点，直接枚举m个补丁，看是否能够打得上。           状态用二进
658 - It's not a Bug, it's a Feature! （Dijkstra算法）
AC_Arthur的专栏
08-17 899
今天第一次系统的学习了一下最短路算法，开始刷第十一章，第一次写Dijkstra算法，出现了很多喜闻乐见的错误。。而且uva上样例很水，瓢虫也很水 ，坑了我好久。 首先是对于结点的处理，我们必须要维护一个二元组，一个表示结点一个表示当前结点最短路。   因为Dijkstra算法利用了优先队列来加速算法，所以需要定义小于运算符，一开始我直接将状态装进了优先队列，显然是不对的，因为优先队列的作用就是取
UVa 658It's not a Bug, it's a Feature! -- 最短路dijkstra
chenyuwen666的专栏
09-09 411
题目链接：点击打开链接 题意：补丁在修正bug时，有时会产生新的bug。现在有n（n 思路：因为n很小，考虑状压dp。每个状态由其前驱状态得到。但是只能用dp的思想，因为状态多次转移之后可能回到之前的状态。正确的方法是将每一个二进制状态看做一个点，求图上的最短路。 点最多有1 AC代码 #include #include #include #include #include #
UVA658 这不是bug，而是特性 It‘s not a Bug, it‘s a Feature!
gyp0205的博客
10-31 209
题意：补丁在修正BUG时，有时也会引入新的BUG，假定有n(n<=20)n(n<=20) 个潜在BUG，和m(m<=100)m(m<=100) 个补丁，每个补丁用两个长度为nn 的字符串表示，其中字符串的每个位置表示一个bug,第一个串表示打补丁之前的状态（“-”表示该BUG必须不存在，“+”表示该补丁必须存在，0表示无所谓），第二串表示打补丁之后的状态（”-“表示不存在，“+”表示存在，0表示不变）。每个补丁有一定的执行时间，你的任务是用最小的时间把所有BUG都存在的软件变得没有.
It's not a Bug, It's a Feature! (poj 1482 最短路SPFA+隐式图+位运算)
@you！
07-28 1038
这个题拿到手并不会做，没有好的思路，然后就看了网上的题解，第一次碰到不建图也能SPFA的，又学习了。另外这一题的位运算处理也很巧妙，这是我不熟悉的，先放在这里，以后多来看几遍。 参考这两篇博客，写的很好：http://www.cnblogs.com/scau20110726/archive/2012/12/16/2820739.html http://www.cnblogs.com/staginner/archive/2011/10/25/2223489.html
Li Zhang, Wei-Tek Tsai, Adaptive attention fusion network for cross-device GUI element re-identification in crowdsourced testing, Neurocomputing, Volume 580, 2024, 127502, ISSN 0925-2312, https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.127502. (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S092523122400273X) Abstract: The rapid growth of mobile devices has ushered in an era of different device platforms. Different devices require a consistent user experience, especially with similar graphical user interfaces (GUIs). However, the different code bases of the various operating systems as well as the different GUI layouts and resolutions of the various devices pose a challenge for automated software testing. Crowdsourced software testing (CST) has emerged as a viable solution where crowdsourced workers perform tests on their own devices and provide detailed bug reports. Although CST is cost-effective, it is not very efficient and requires a large number of workers for manual testing. The potential of optimizing CST reproduction testing through computer vision remains largely untapped, especially when considering the uniformity of GUI elements on different devices. In this study, we present a novel deep learning model specifically designed to re-identify GUI elements in CST reproduction test scenarios, regardless of the underlying code changes on different devices. The model features a robust backbone network for feature extraction, an innovative attention mechanism with learnable factors to enhance the features of GUI elements and minimize interference from their backgrounds, and a classifier to determine matching labels for these elements. Our approach was validated on a large GUI element dataset containing 31,098 element images for training, 115,704 element images from real apps for testing, and 67 different background images. The results of our experiments underline the excellent accuracy of the model and the importance of each component. This work is a major step forward in improving the efficiency of reproduction testing in CST. The innovative solutions we propose could further reduce labor costs for CST platforms. Keywords: Crowdtesting; Computer vision; Convolutional neural network; GUI element re-identification; Adaptive attention mechanism; Cross-device testing
最新发布
03-22
用户给出的DOI是10.1016/j.neucom.2024.127502，而链接是https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S092523122400273X，需要确认两者是否对应。不过根据常规，DOI是唯一的，所以应该没问题，可能在生成...
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