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Android log viewer m的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包
國立臺北科技大學 資訊工程系 劉建宏所指導 許景程的 一個使用操作注入與視覺化的方法以偵測Android應用程式異常 （2020），提出Android log viewer m關鍵因素是什麼，來自於Android測試、異常偵測、操作注入、Android爬蟲、視覺化。
而第二篇論文國立臺北科技大學 資訊工程系所 陳偉凱、劉建宏所指導 歐陽騰的 一個支援處理相等GUI狀態及非決定性事件之Android爬蟲器 （2015），提出因為有 Android爬蟲器、Android測試、Android GUI測試、GUI測試模型的重點而找出了 Android log viewer m的解答。
一個使用操作注入與視覺化的方法以偵測Android應用程式異常
為了解決Android log viewer m 的問題，作者許景程 這樣論述：
AAD (Android Anomaly Detector)為一套透過操作注入以自動化偵測Android 應用程式行為異常(anomaly)的工具。AAD透過ACE (Android CrawlEr)爬蟲產生應用程式的GUI狀態圖以推導出測試路徑，並在測試路徑中根據設定的注入階層(Injection Level)，注入不同操作(operation)，如旋轉，接著執行測試路徑來偵測Android 應用程式的異常行為。但是，AAD在注入事件時僅於單條測試路徑的注入點進行操作注入，這導致不同測試路徑中相同的注入點會被重複注入而造成重複偵測，並因需要執行許多重複的注入操作進而增加AAD的偵測時間。此
外，AAD僅記錄偵測到的異常數量，並未對重複的異常進行判定，因此無法得知實際上應用程式「不重複異常(unique anomaly)」的數量。另外，AAD僅提供測試路徑與異常等紀錄，未提供測試路徑上發生異常及崩潰等GUI視覺化的資訊，未有助於異常的重現與除錯。為改善上述問題，本論文提出「跨測試路徑」注入階層的概念，針對原有僅考慮個別路徑的Level 1至Level 3注入階層，新增對應的「跨測試路徑注入階層」，來避免跨路徑相同注入點重複注入的情況，以減少重複注入達到縮短異常偵測時間。同時根據注入操作引發異常的GUI畫面，提出重複異常判定準則，以提供「不重複異常」的偵測結果。實驗結果顯示，所提出的
方法確實有效。此外，本論文實作一個AAD Viewer工具，可將AAD偵測結果視覺化，並提供測試路徑圖，讓測試人員可以容易分析和重現異常，協助異常的除錯。
一個支援處理相等GUI狀態及非決定性事件之Android爬蟲器
為了解決Android log viewer m 的問題，作者歐陽騰 這樣論述：
隨著Android app數量大幅的成長，Android app的測試日益受到重視。為驗證Android app的GUI行為是否正確，一個方法是利用爬蟲器自動探索app的GUI畫面，以建構GUI測試模型來產生測試案例。為提升爬蟲器的效率，本論文提出一個Nearest unvisited event First Search (NFS)演算法，優先執行離爬蟲器目前所在狀態最近之未觸發事件，以減少GUI狀態尋訪過程中重新開啟(restart) app的次數。此外，本論文並描述一個抽象(abstraction)技術，可將具有類似GUI元件之不同GUI狀態視為一個相等狀態(equivalent st
ate)，以減少爬蟲器搜尋空間的大小來減輕狀態爆炸的問題。本論文亦透過對非決定性(non-deterministic)事件的觸發進行限制，以避免爬蟲器會一直嘗試尋訪不確定可抵達之路徑，因而造成無法終止或影響爬行效率的情形。實驗結果顯示，相對於深度優先搜尋法，NFS可有效減少app restart的次數和事件執行的總量。此外，所提出的抽象技術能有效減少狀態搜尋的空間大小，避免GUI狀態爆炸的情形。同時限制非決定性事件觸發的數量，能成功避免對不可抵達路徑的探索，並提升爬蟲器的效率。