拍错误,找病源

本文深入探讨了如何面对并解决Java程序错误,强调了通过使用断点模式逐步运行Java类来追踪错误原因的重要性。文章指出,面对错误不应心慌,而应积极分析,最终找到并解决问题。通过实际例子,展示了如何通过try-catch机制捕获异常信息,进而定位问题源头。同时,鼓励读者勇于面对错误,提升解决问题的能力。

  经过这一天的经历,我对排错有了一种感觉;

要排错,首先心中,必须去鄙视那些错误! 程序上任何的错误都是以有原因的! 我们只要追本求源,一定能够找出原因的所在的!

  Java程序的错误,我们可以使用断点模式,一步一步去跑Java类! 由于Jsp页面也支持Java代码块! 所以我们也是可以通过断点去跑程序的! 我们一步一步的走! 监视程序运行的全过程 !找出出现错误的原因,然后解决问题就可以了! 千万不能见到错误,就心慌了,想着我要花很长的时间才能去解决这个问题,有点不划算,干脆找个高手来问问不就节省省时间了吗! 这样的想法大错特错! 就算问题解决了,也印象不深刻,不就也会忘记的! 而且对于自己的排错能力,解决问题的能力的提升都是没有好处的! 我在以后的学习汇总,必须要敢于面对错误,用于解决错误方可呀!

 趁着,现在有人带! 多学东西,把自己能力比较弱的方面,努力去锻炼,培养! 方可成才呀!

 

见到错误,莫心慌!

任何错误,都有源!

监视过程,找错误!

耐心分析,分析源!

问题解决,开心颜!

 

1.比如,在工作中,我们很少手工(trycatch)去捕捉异常,而是使用throws去向上抛出异常! 所以,我们不能看出真正的错误信息! 所以,我们可以通过try去进行捕捉,抛出异常信息! 再根据异常信息,找到病原方可!

 

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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