标准错误是指程序在执行过程中出现的错误。因为计算机程序需要按照严格的代码规则执行，所以出现错误是不可避免的。标准错误信息可以帮助程序员找到程序中的错误位置，从而更快地排除错误。如果程序没有提供标准错误信息，程序员就需要通过阅读代码、追踪变量等耗时的操作来找到错误，这会大大降低程序员的工作效率。
标准错误信息通常是以一种特定的格式输出的。在Linux操作系统中，标准错误信息通常输出到终端上，显示为一个红色的错误提示。而在Windows操作系统中，则会弹出一个窗口提示用户出现了错误。程序员可以根据标准错误信息确定问题的严重程度，并根据其提供的错误提示进行相应的修改。比如，如果标准错误信息提示出现了内存泄漏，程序员就需要检查代码中是否有未释放的内存，从而修复问题。
标准错误处理是程序开发过程中必须要注意的一个环节。程序员应该在编写程序时始终考虑错误处理的问题，并在代码中嵌入适当的错误处理代码。标准错误处理可以使程序更加健壮和可靠，并减少因程序错误而引起的错误操作。一些最初预计没有出现的后果也可以得到预防和排除。因此，在开发程序时，程序员应该始终考虑标准错误处理的问题，以提高程序的质量和可靠性。
首先，网页出现“objectobject”通常是由于JavaScript在处理对象时，不正确地将其转换为了字符串所导致的。
在详细解释之前，我们需要了解JavaScript中的对象。对象是JavaScript中的一种基本数据结构，它可以包含多个键值对，用于存储和组织数据。然而，当试图将一个对象直接转换为字符串时，JavaScript会默认调用对象的toString()方法。如果该方法没有被正确重写，就可能会返回“[objectObject]”，这是对象默认的字符串表示形式。
现在，我们来探讨为何网页会显示“objectobject”以及如何解决这个问题。一种常见的情况是，在网页的JavaScript代码中，可能某处尝试将对象直接输出到HTML中，而没有将其转换为合适的字符串格式。例如，假设有一个JavaScript对象包含用户信息，如姓名和电子邮件，代码可能试图直接将这个对象插入到网页的某个元素中。由于对象无法直接显示为有意义的文本，因此浏览器会尝试调用toString()方法，从而显示“[objectObject]”。
为了解决这个问题，开发者需要确保在将对象输出到网页之前，先将其转换为可读的字符串格式。这通常涉及到编写特定的函数来提取对象的属性值，并将它们组合成格式正确的字符串。例如，可以创建一个函数，该函数接受用户信息对象作为参数，并返回一个包含姓名和电子邮件的格式化字符串。然后，这个字符串就可以安全地插入到网页中，而不会显示“[objectObject]”。
此外，使用现代JavaScript框架（如React、Vue或Angular）时，它们通常提供了更高级的数据绑定机制，可以自动处理对象和字符串之间的转换。在这些框架中，开发者只需关注数据本身，而框架会负责将数据以适当的方式渲染到网页上。
金融界2024年1月5日消息，据国家知识产权局公告，宝马股份公司申请一项名为“用于确定联网车辆中的软件错误的基于学习的异常探测的计算机实现的方法和系统“，公开号CN117355822A，申请日期为2022年4月。
专利摘要显示，本发明涉及一种用于确定联网车辆(1)中的软件错误的基于学习的异常探测的计算机实现的方法。该方法包括：将例如以DLT格式存在的跟踪(3)的跟踪行(3a?3c)作为由车辆(1)的控制装置(2)输出的、具有控制装置(2)的软件组件的功能调用的时间顺序的文件转化(S2)为无向图(5a)的图表示(5)，其中，提供(S3)具有在节点(K1?K4、K17、K29)之间的加权链接(6a)的节点列表(6)，所述节点分别代表所转化的跟踪行(3a?3c)的各个数据段(D1?D8)；紧接着是将节点列表(6)输入(S3a)到图神经网络(8)中，其中，在对于节点列表(6)的每个节点(K1?K4、K17、K29)的嵌入表示(9)中，将该节点与节点列表(6)的其他节点的相似性和相关性作为嵌入特征(F1?F3、FS17、FS29)例如以浮点数格式输出(S4)。随后实现根据每个所转化的跟踪行(3a?3c)的时间戳(D2)按时间顺序对时间上连续的多个跟踪行(3a?3c)的节点(K1?K4、K17、K29)的嵌入特征(F1?F3、FS17、FS29)进行排序(S4a)；以及给时间上连续的多个跟踪行(3a?3c)的节点的嵌入特征(10)添加(S4b)节点的最相似的嵌入特征(11)，所述最相似的嵌入特征借助于从时间上连续的多个跟踪行(3a?3c)中的至少一个行的节点(K1?K4、K17、K29)开始的距离度量被确定；以及除了时间上连续的多个跟踪行(3a?3c)的节点(K1?K4、K17、K29)的嵌入特征(10)之外将最相似的嵌入特征(11)输入(S4c)到深度神经网络(12)中，其中，输出(S5)在时间上连续的多个跟踪行(3a?3c)中的异常的错误概率(13a)的时刻(tn)和/或错误类别以用于确定所述软件错误。本发明此外涉及一种用于确定联网车辆(1)中的软件错误的基于学习的异常探测的系统、一种计算机程序以及一种计算机可读的数据载体。
本文源自金融界
