en fait c'est normal. on ne peut pas faire 'raw->ident' pour les données
INDRA-VAMOS, puisque le traitement
des données VAMOS doit obligatoirement se faire dans deux étapes, avec la
création de tableaux dans l'arbre intermédiaire
créé par 'raw->recon'.
la classe d'analyse utilisée par la tâche 'raw->ident' est la classe standard
utilisée pour des données INDRA seules,
elle n'aurait donc traitée (si elle fonctionnait dans ce cas) que les données
INDRA, mais elle fonctionne pas car l'objet
utilisé pour la lecture des données brutes INDRA-VAMOS est spécifique à cette
campagne et n'est pas compatible.
j'ai modifié la v1.8.1 installée au centre pour enlever la tâche "raw->ident"
de la liste pour e503 & e494s.
ça évitera à d'autres de tomber dans le piège.
** Also affects: kaliveda/1.8
Importance: Undecided
Status: New
** Changed in: kaliveda/1.8
Status: New => Fix Committed
** Changed in: kaliveda/1.8
Importance: Undecided => Low
** Changed in: kaliveda/1.8
Assignee: (unassigned) => John Frankland (frankland)
** Changed in: kaliveda/1.8
Milestone: None => 1.8.1
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https://bugs.launchpad.net/bugs/730641
Title:
Segmentation fault v1.8.1 ccali
Status in KaliVeda data analysis framework:
Fix Committed
Status in KaliVeda 1.8 series:
Fix Committed
Bug description:
Bonjour,
suite à la résolution du bug #729109 (problem building KVINDRA_e503
multidetector), j'ai tenté de faire le même test décrit dans ce précédent bug,
c'est-à-dire lancer une run raw->ident du dataset e503.
en utilisant la version 1.8.1 (révision #337) du centre de calcul,
j'obtiens une erreur de segmentation du type (voir le fichier joint)
:
Error in <TObjArray::AddAt>: index 3000 out of bounds (size: 2405, this:
0xf3ffd00)
.....
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