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    数据产品Bug定位流程与实用方法

    数据产品一般是服务与企业内部,一般原则是实现功能为第一优先级,能用就行。...在产品功能测试验收的环节,最经常遇到的情况就是发现页面没数据,或者指标数据不对,提了bug list,标注责任人的时候,把前后端、数据开发都加上了,但一个和尚挑水吃,2个和尚没水吃,不把问题清晰直接指向具体地一方...所以,掌握一些bug定位的小技巧,作为产品经理,就可以直接判断是前端还是后端的问题,快速有效提升问题修复的效率。...数据产品的常见bug类型及排查方法 一、数据不显示 数据产品的核心是要把数据呈现出来,给用户进行使用和分析,但是经常是开发提测后,产品进行测试和验收时,发现页面全是“暂无数据“,根本无从测试。...如果操作成功,也返回了数据,就主要前端的问题了,比如传参问题,或者界面展示bug。那就要近一一步看前端的传参是否对了。

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    【软件测试】BUG篇、测试人员与开发人员间关于bug发生争论

    ,程序与规格说明之间的不匹配才是错误 当需求规格说明书没有提到的功能,判断标准以最终用户为准:当程序没有实现其最终用户合理预期的功能要求时,就是软件错误 描述 bug 的要素 描述 bug 的基本要素:...程序猿 A:一周开发了 10 个 bug,存在 2 个严重 bug,5 个一般 bug,3 个次要 bug 程序猿 B:一周开发了 10 个 bug,存在 5 个严重 bug,2 个一般 bug,3 个次要...bug 的生命周期 测试⼈员在执⾏测试的过程中如有发现 bug,需要在对应的 bug 管理平台来创建 bug(bug ⽣命起源),创建好的 bug 需要被开发⼈员修复,以及测试⼈员的持续跟踪和测试。...在工作中,测试人员创建的 bug 不一定是有效的,也可能是因为误操作导致的无效 bug 与开发人员争吵了怎么办 在测试⼯作中,最常遇到的是和开发⼈员的 PK,作为测试经理还会和项⽬经理、产品经理的...bug 评审 bug 评审至少需要有三个代表参加 测试代表 开发代表 产品代表 bug 评审主要解决两个问题: 决定如何处理 bug 分析缺陷产生的原因,找出预防的对策

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    PyTorch(总)---PyTorch遇到令人迷人的BUG与记录

    BUG1 在使用NLLLoss()激活函数时,NLLLoss用来做n类分类的,一般最后一层网络为LogSoftmax,如果其他的则需要使用CrossEntropyLoss。...PS: 2017/8/8(奇怪,在使用binary_cross_entropy进行分类时又要求类型为FloatTensor类型,简直够了) BUG2 同样是NLLLoss()使用时的问题。...BUG3 当使用torch.view()时出现 RuntimeError: input is not contiguous at /home/loop/pytorch-master/torch/lib/...BUG4 按照官网的方式编译PyTorch源码时出现:undefined reference to ......---- NOTE1 共享参数问题 在tensorflow中有variable_scope方法实现参数共享,也就是说对于2张图片,第二张训练时的权重参数与第一张图片所使用的相同,详见tf.variable_scope

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    “土法”排查与修复一个 Linux 内核 Bug

    发现新的 Linux 内核 bug 的机会不总是有,在客户现场进行调试和诊断往往 会受到各种限制以致于不得不使用一些“土法”,因此写个文章记录一下,以供备忘与交流。...通过比对抓取的内存与给定的结构体,我们可以获悉当前 cpu 的值为 2,与预期的需要访问 CPU#2 的 cpu_buffer 相符。...通过阅读 ring_buffer.c 的代码,我们发现与 cpu_buffer 上的操作有关的代码足有 5007 行,而且我们不知道这些操作中哪些操作是对最终的 bug 有贡献的,抑或是不是所有操作都会对最终的...当然无论是读代码找 bug 还是构造触发 bug 的条件,如果不了解对应的算法的基本原理,很可能大部分工作都是无用功,因此在动手之前应该先尝试理解与 cpu_buffer 有关的算法的原理。...而 bug 的具体原因与修复方案在我们明白如何稳定复现这个 bug 的时候也呼之欲出了:显然 rb_per_cpu_empty 在 head_page == commit_page 时错误地判断了当前

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