[Alpha]Scrum Meeting#2

  • github
  • 本次会议项目由PM召开,时间为4月2日晚上10点30分
  • 时长25分钟

任务表格

人员 昨日工作 下一步工作
木鬼 撰写内置问卷(issue#3) 撰写团队贡献分配计划(issue#39)
SiMura 寻找经过预训练的开源模型(issue#8) 完善后端接口定义(issue#40)
swoip 学习并使用monkeyrunner
——连接真机测试(issue#11)
主界面绘制(issue#6)
bhlt 学习并使用monkeyrunner
——连接模拟器测试(issue#11)
编写简单代码对指定游戏单独测试(issue#12)
dsz 负责代码规范约定(issue#4) 测试界面绘制(issue#5)

开会照片(拍摄者:木鬼)

[Alpha]Scrum Meeting#2


燃尽图

[Alpha]Scrum Meeting#2


工作报告和困难总结

1.bhlt同学完成任务的同时,撰写了工作记录,链接
2.讨论了后续工作思路,由PM委托SiMura总结成文

  • 使用monkeyrunner进行压力测试,通过覆盖测试来找到异常发生的时刻。
  • 将每次测试(模拟人对手机的操作)的时刻记录下来,并将此时刻对应的截图记录下来。
  • 通过机器学习的一些聚类方法对图片进行二分类,分为正常集和异常集,即给图片打上0,1两个标签。(或者人手工批注)
  • 此时得到了一个有标注的样本全集,模拟的操作作为特征集,图片的标签作为特征集,再用这些数据进行训练,或将采用CNN这样的经典方法进行训练。
  • 最后达到的效果:向模型输入游戏的一系列图片(理想中是在游戏运行中实时捕捉),当检测到某一时段的连续图像为异常现象时,进行报错反馈。
  • 这个问题在分析后发现近似于一个时间序列问题。
  • 暂时不考虑操作对于异常的影响,我们要做的就是通过图像分析来发现异常。
  • 其他的细节:用户怎么使用我们的软件?这个软件应该是为开发商服务的而不是玩家,所以就可以要求用户将手机连接电脑来使用我们的软件。
  • 至于具体的使用,应该是用户打开我们的软件,通过一些选择界面选择一个测试的游戏,用户将可以选择对游戏进行如何测试,然后得到截图,截图将自动被输入训练好的模型,当遇到疑似异常的图像,进行报错反馈。
  • 我认为为了使这样的报错有实际意义,还要收集当时的操作数据,虽然这些操作数据并不会用来训练模型,但要作为报告反馈反馈给用户。
    暂时没遇到困难。

签入记录

可以在此commits/master查看当前时刻的签入记录。
[Alpha]Scrum Meeting#2

上一篇:Awesome Mac OS Command Line 中文翻译


下一篇:6、初识GitHub