255) applyClamping() - 增加数据完整性检查:checksum = generateHash(finalOutput) 建议采用分级检测策略: DEBUG模式:全量变量追踪+实时日志 RELEASE模式:关键路径抽样检测+异常预警 同时建议集成单元测试框架,建立画面处理参数的边界值测试用例集。 " />
现需验证画面处理流程的正确性,建议在关键节点增设变量检测机制以提高代码健壮性。具体补充方案如下: 1. 数据输入阶段 - 设置画面尺寸校验:if (width <=0 || height <=0) throw "InvalidResolution" - 添加色彩空间验证:assert(colorSpace in ['RGB','YUV','CMYK']) 2. 预处理环节 - 建立缓冲区监控:console.log(`Buffer usage: ${buffer.length}/${MAX_BUFFER_SIZE}`) - 植入帧率检测:framerate = performance.now() - lastFrameTime 3. 核心处理模块 - 增加矩阵运算校验:if (!matrix.isSquare()) return ERROR_CODE - 添加内存泄漏检测:memoryWatcher.register(processingContext) 4. 输出阶段 - 实施结果阈值验证:if (outputValue < 0 || outputValue > 255) applyClamping() - 增加数据完整性检查:checksum = generateHash(finalOutput) 建议采用分级检测策略: DEBUG模式:全量变量追踪+实时日志 RELEASE模式:关键路径抽样检测+异常预警 同时建议集成单元测试框架,建立画面处理参数的边界值测试用例集。