[Alpha]Scrum Meeting#2

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• 本次會議項目由PM召開，時間爲4月2日晚上10點30分
• 時長25分鐘

任務表格

人員	昨日工做	下一步工做
木鬼	撰寫內置問卷(issue#3)	撰寫團隊貢獻分配計劃(issue#39)
SiMrua	尋找通過預訓練的開源模型(issue#8)	完善後端接口定義(issue#40)
swoip	學習並使用monkeyrunner ——鏈接真機測試(issue#11)	主界面繪製(issue#6)
bhlt	學習並使用monkeyrunner ——鏈接模擬器測試(issue#11)	編寫簡單代碼對指定遊戲單獨測試(issue#12)
dsz	負責代碼規範約定(issue#4)	測試界面繪製(issue#5)

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開會照片(拍攝者：木鬼)

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燃盡圖

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工做報告和困難總結

1.bhlt同窗完成任務的同時，撰寫了工做記錄，連接。
2.討論了後續工做思路，由PM委託SiMura總結成文

• 使用monkeyrunner進行壓力測試，經過覆蓋測試來找到異常發生的時刻。
• 將每次測試（模擬人對手機的操做）的時刻記錄下來，並將此時刻對應的截圖記錄下來。
• 經過機器學習的一些聚類方法對圖片進行二分類，分爲正常集和異常集，即給圖片打上0，1兩個標籤。（或者人手工批註）
• 此時獲得了一個有標註的樣本全集，模擬的操做做爲特徵集，圖片的標籤做爲特徵集，再用這些數據進行訓練，或將採用CNN這樣的經典方法進行訓練。
• 最後達到的效果：向模型輸入遊戲的一系列圖片（理想中是在遊戲運行中實時捕捉），當檢測到某一時段的連續圖像爲異常現象時，進行報錯反饋。
• 這個問題在分析後發現近似於一個時間序列問題。
• 暫時不考慮操做對於異常的影響，咱們要作的就是經過圖像分析來發現異常。
• 其餘的細節：用戶怎麼使用咱們的軟件？這個軟件應該是爲開發商服務的而不是玩家，因此就能夠要求用戶將手機鏈接電腦來使用咱們的軟件。
• 至於具體的使用，應該是用戶打開咱們的軟件，經過一些選擇界面選擇一個測試的遊戲，用戶將能夠選擇對遊戲進行如何測試，而後獲得截圖，截圖將自動被輸入訓練好的模型，當遇到疑似異常的圖像，進行報錯反饋。
• 我認爲爲了使這樣的報錯有實際意義，還要收集當時的操做數據，雖然這些操做數據並不會用來訓練模型，但要做爲報告反饋反饋給用戶。
  暫時沒遇到困難。

簽入記錄

能夠在此commits/master查看當前時刻的簽入記錄。