调试初步

最新推荐文章于 2025-02-17 21:07:53 发布
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本文介绍debug的基本概念及其在软件开发中的重要性。通过使用debug工具，程序员可以深入理解程序运行过程，确保每一环节按预期工作，有效提升代码质量和开发效率。

debug入门

 

  • 调试的作用:
    • 让程序员能看清程序每一步的效果，在需要查看结果的时候，使用debug查看实际结果是否与预期结果一致

 
 

编译与调试：C++编译与调试过程
pplander的专栏
12-25 2957
C语言的编译过程到底是怎样的，gcc命令其实依次执行了四步操作： 1.预处理(Preprocessing), 2.编译(Compilation), 3.汇编(Assemble), 4.链接(Linking)。 预处理用于将所有的#include头文件以及宏定义替换成其真正的内容，预处理之后得到的仍然是文本文件，但文件体积会大很多。 ...
C7-613控制系统调试初步—入门指南
03-16
该型号适用于需要进行初步调试和基础操作的控制系统。 2. 系统组成 文件中提到的C7-613控制系统包含以下几个部分： - I/O连接器电源 - 微型存储卡底板总线 - I/O总线编程器接口MPI - 模拟量输出 - 电源连接器 - MPI...
OD调试初步概念——修改窗口标题
Gordennizaicunzai的博客
06-23 1210
调试逆向分为动态分析技术和静态分析技术。 动态分析技术指的是使用调试工具加载程序并运行，随着程序运行，调试者可以随时中断目标的指令流程，以便观察相关计算的结果和当前的设备情况。 静态分析技术是相对于动态分析而言的。由于在实际分析中，很多场合不方便运行目标（例如病毒程序，设备不兼容，软件的单独某一模块）。那么这个时候静态分析技术就该上场了。 OD（OllyDbg）和IDA Pro这两款工...
od 调试java_OD调试初步概念——修改窗口标题
weixin_36132709的博客
02-16 722
调试逆向分为动态分析技术和静态分析技术。动态分析技术指的是使用调试工具加载程序并运行，随着程序运行，调试者可以随时中断目标的指令流程，以便观察相关计算的结果和当前的设备情况。静态分析技术是相对于动态分析而言的。由于在实际分析中，很多场合不方便运行目标(例如病毒程序，设备不兼容，软件的单独某一模块)。那么这个时候静态分析技术就该上场了。OD(OllyDbg)和IDA Pro这两款工具分别是调试逆向的...
深入理解计算机系统lab1——gdb调试初步
forest_one的博客
05-20 1118
深入理解计算机系统lab1——gdb调试初步与debug x86汇编初步 以下仅供最简单的入门和参考！！！！！！！ 安装Linux环境，并进行简单程序的编译和GDB调试 一、安装linux系统与环境 第一步，在所使用的电脑平台上安装linux系统与环境； 下载VM这个虚拟机后，又下载ubantu的32位Linux操作系统，在VM成功创建了Linux环境的虚拟机。 二、在linux系统中使用gc...
Linux Gdb调试初步
Chris_Home
11-30 1345
Gdb是一款GNU开发组织并发布的程序调试工具。 以下通过一个具体的例子来讲述Gdb将如何调试一个程序： 写一个test.c的程序： #include void sum(int) ; int main(){ int i,n=0; sum(50) ; for( i=1 ; i<=50 ; ++i){ n += i ; } printf("The sum of 1-50 is %d
利用ida执行动态调试初步应用
weixin_73815662的博客
02-27 1360
利用ida执行动态调试初步应用
GDB调试问题初步定位命令
qq_40834214的博客
02-17 443
GDB调试问题初步定位命令
linux 应用程序调试初步
xbl1986的专栏
05-20 971
linux 应用程序调试最近调试linux下面的应用程序被干的很惨两个BUG干翻我了首先是bus error，总线错误，非对齐访问引起的在板子上调试了半天，没有结果程序里总共用了2个结构体用各种__attribute__(());来搞还是不行aligned(2),aligned(4)都不行，packed都不支持……直接被ignore掉了……郁闷的不行然后想产生core dump文件来调试，但是板子上没有gdb，没有gdbserver，没有jtag……要了亲命了，但是我发扬调程序比追女生简单的大无畏精神继续研
Visual studio初步调试
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01-28 779
第一步：打断点。 断点在这个灰杠里打。 之后点击本地Windows调试器，程序会执行到断点处停下。 按F10进行单步调试，直接输出函数结果： 按F11进入函数内部：
Java学习（22）调试初步——debug入门
weixin_43360025的博客
01-05 1192
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C7-613控制系统调试初步—入门指南.rar
10-09
《C7-613控制系统调试初步—入门指南》是一份综合性的资料，旨在帮助初学者理解和掌握C7-613控制系统的调试基础知识。这份压缩包中的核心文件是同名的PDF文档，它涵盖了从理论到实践的多个重要方面，为深入学习控制...
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C7-613控制系统调试初步文档涵盖了SIMATIC自动化系统C7系列中C7-613控制器的调试和操作指南。文档的目的是让读者快速掌握如何操作C7-613，并将其融入到自动化系统项目中。通过文档中提供的信息，使用者将能够完成从...
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西门子V90伺服通过V-ASSITANT软件进行初步调试的基本步骤.docx
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为了确保V90伺服驱动器能够正常工作并达到预期性能，通常需要通过V-ASSISTANT软件进行初步调试。V-ASSISTANT是一款专门用于西门子伺服驱动器的调试和诊断工具，它提供了直观的用户界面和丰富的功能，使得调试过程...
调试初步功能
02-07
这个讲座从Visual Studio .Net调试环境的介绍和配置入手，首先介绍了基本的调试技术。接着重点讲述.net web应用程序的调试方法和技巧，并对asp.net 应用程序调试过程中常见的问题及处理办法作了讲解。
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
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内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
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基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
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基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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