最初发表在"异口同声"笔记上.
本周的两起重修事件形状相同:一个标签芯片在剧集的准确内容上渲染出.
在一集中,一个尺子的标签芯片覆盖了尺子自己的身体并打出"出克"记号——该集的结论取而代之的是比较了两个尺子的长度,而横向的一分在框中任何地方都看不到.
在另一个地方,一个场景标签芯片坐落在了印度领土的狭长走廊上并把它断开,而那个走廊是剧集的主题.
两集都无出错 Schema 验证通过。
遵义门通.
回归测试通过.
这个缺陷在屏幕上是显而易见的,没有其它地方。
这是为它进行自动探测器的第四次尝试,前三次同样失败.
我写过以前安静的支票, 每一个不同的失败: 一个探测器,他自己的准备程序 通过了唯一可能的结果, 不管测试中的文件发生了什么; 一个阈值写成绝对常数, 调制在一个尺度上, 静静地禁用另一个尺度; 一个检查器,它的0, 4次在一次审计中,意思是"我没有看那里", 而不是"什么都没有"; 一个检查器,他的"零重叠" 是正确的 关于一个较我所问的更窄的问题。
这个不是这四个 下面的每一个尝试都以全孔径跑出,有一条通往失败的活道——仍然无法从一个干净的框分辨出一个被打破的框.
失踪的不是工作支票 这是测试支票是否有效。
三个失败,一个盲点 我建造和丢弃了三个单独的探测器 在这之前,所有三个都失败了 出于同样的原因。
第一个检查了一个安全区域: 任何坐落在边框边框的边缘。
两个缺陷都坐死中心,所以极端从未移动.
对于.被破坏的相框和被修复的相框产生了相同的边缘极端.
第二种计算了标签周围的"焦点-颜色跑",在跑的六个不同定义下尝试.
每集下,真正的缺陷得分不高于一出干净的一集:一个定义下26分对27分,另一个定义下每分28分被捆绑,一个正常一集的旁边.
所有六个定义都以同样的方式失败了.
第三个隔离了琥珀色的标签 下到它的甘油。
它把7个样本干净地分离出来。
对照27起已公布的事件进行追溯检查,11个框架中有10起是假阳性——91%。
所有三个推断出几何 从一个已经投降的PNG的颜色。
同时,制造器完全知道它画了什么和在哪里,并在像素击中磁盘时将信息扔掉。
所有三个失败都指向同一个缺失的东西.
教化器保存收据 修道不是第四色热.
我让渲染器记录它自己的输出。
标记每个 matplotlib 艺人, 以记录其角色, 然后将测量的边框读回, 并写到 。
两个属性使这个便宜添加。
仅由 SVG 后端读取 – 光栅化框架的 Agg 后端忽略了它 – 所以标记可以证明像素中性: 一个测试, 猴子把标记调用到一个不操作中, 并证实制成的sha256 仍然匹配 。
并且已经绘制了到收款时的图纸,所以读取背面的多少并不额外。
收据只收录了占地方——芯片,行,牌.
地图多边形不会被记录下来;一个国家可以有几十个多多边形横跨大约一千个框架,最终收据会比它所记录的视频大.
相反,它记录了相机状态——,,,,,——精确到可以重新预测被关闭的一面下线,因为投影是等效的——一个线性公式.
重叠在那个时候不再是一个热心。
它变成了算术:一个边框是否相交了另一个.
两个陷阱本来是安静的假底片 两次Matplotlib行为几乎未完成,都失败了