缺陷修复

BugFree 的最新版本 3.0.4，挺适合小团队用的，尤其是创业公司，免费还开源，省事省钱。整个系统用PHP和MySQL搭的，安装步骤比较简单，新手折腾一下也能搞定。 缺陷跟踪的功能比较全，支持提交、分配、修改、关闭，整个流程都能管得住。还能自己定工作流程，像状态流转啊，谁审核谁啊，都能调。挺灵活的，团队用着还蛮舒服。 任务管理也挺方便，除了Bug，平时小任务、小需求也能顺手记上，直接在一个系统里跟进，少切工具，效率高不少。 界面走的简洁路线，操作挺直观的，上手快，支持多语言，国际化团队用起来没啥障碍。你要是习惯搜索，BugFree 的搜索和过滤功能也挺强，定位问题快得。 支持和Git、S

CWideReg()构造函数共享内存映射失败后，增加exit退出机制 msg_monitor问题，通过加锁解决公共数据资源读写冲突 程序退出时，使用_exit()代替exit()，确保多线程环境下正常退出

BugMiner 的思路挺有意思的，用历史提交数据反推出容易出错的文件。作者一开始在火车上写脚本打发时间，后来干脆加了数据库，搞了个能跑 SQL 的版本，效率高多了。它主要是 Subversion 的 PHP 项目，能帮你找出哪些文件总是跟 bug 修有关，维护代码时心里更有底。 BugMiner不是那种花哨的可视化工具，但胜在逻辑清晰，功能聚焦。配合数据库用，挖掘历史数据还挺方便。你只要准备好 SVN 仓库和一点 SQL 功底，就能跑起来。脚本结构也比较直白，改起来不难。 如果你经常老项目或要搞代码健康，这种工具真心能省不少事。是那种一改就炸的代码，提前知道风险文件，能少踩坑。要是你正用的是

这个设计是我花费两周时间完成的，可以轻松运行，特别适合初学者和小白用于课程设计、大作业或毕业设计。同时也支持二次开发，具有很高的学习和应用价值。欢迎大家下载使用。

NASA 项目的数据，真实、靠谱、挺全的。NASA MDP 数据集可以说是做软件缺陷预测的“老江湖”了，源自他们内部的实际项目，数据真实得，适合用来训练模型、评估算法效果。 软件模块的代码行数、圈复杂度、历史缺陷这些都有，维度比较丰富。像LOC、Cyclomatic Complexity这些指标，基本是做预测建模绕不开的，用熟了模型效果提升。 文件是.arff格式的，直接丢到 Weka 里就能跑。不用转格式、不用清洗太多，挺方便的。如果你习惯用 Python 配合scikit-learn，用arff.load()也能搞定。 适合用来练手的模型有：决策树、随机森林、SVM甚至是神经网络，都能搭配

恢复访问数据库。

这是一个用于修复ACCESS数据库文件的工具，帮助用户解决数据库损坏或错误的问题。

如何修复自己的图像？将您的图像放在您的ImgFolder文件夹中，执行createImgMask.m以获取蒙版图像。只需运行简单的GUI。

当运行某些软件或编译程序时提示缺少libcrypto-1_1-x64.dll或libssl-1_1-x64.dll，可下载并复制该文件到系统目录下，即可解决问题。

通过Matlab实现图像的修复和恢复，可以有效改善图像质量，应用广泛。