web项目前端及后台的bug调试&Json解析-笔记整理

自建AI桌面Agent:Tauri+Rust打造可集成、低延迟、多模型协同的本地化AI工作流 AI桌面应用正从‘网页壳子’走向深度系统集成——其核心在于突破浏览器沙箱限制,实现本地文件访问、剪贴板监听、全局热键响应与跨模型智能路由。基于Tauri+Rust构建的轻量级Agent架构,以原生WebView替代Chromium,显著降低内存占用与启动延迟;通过规则引擎识别traceback、git diff、Markdown等语义特征,自动匹配Claude、Gemini、DeepSeek等最优模型;支持服务账号调用Gemini API绕过企业邮箱封禁,并兼容Ollama与Llama.cpp实现离线推理。 阅读详情

解决web项目后台的bug的方法加粗样式
1.Web项目,判断是否缓存问题,明明后台代码已经更改,但是它还是执行没有修改之前的代码就是缓存.
2.用代码调试:在认为有问题的地方用System.out.println()来打印变量或其他值.
3.debug调试:
3.1:在认为有问题的java为中的地方设置断点;
3.2:选中项目名->右键debug as->debug on server->调试运行
3.3:从浏览器可以从默认页面开始运行到调试功能的地方,也可以自己输入url运行调试了问题的地方,通过F6下一步调试运行或F5跳到方法中去执行,观察变量窗体找到出错的地方.

解决Web项目前台的bug的方法
1.alert()弹出消息调试
2.浏览器debug调试:
2.1:在浏览器要调试的页面上->右键检查(f12)->Sources->选中调试的页面->在认为有问题的代码旁设置断点->重新刷新当前页面启动调试->在界面上输入值-执行到调试功能时就进行调试地方(高亮显示)->f11(跳入方法中执行)/f10(一步一步往下执行)->找到出错的代码解决->取消断点.

1.Json:JavaScript object notation的简称,js对象简谱,js的本地对象.
语法:
Json对象:var jsObject={“属性名1”:“值1”,“属性名2”:“值2”,“属性名3”:“值3”…};
Json数组:var jsArray=[{“属性名1”:“值1”,“属性名2”:“值2”},{“属性名1”:“值1”,“属性名2”:“值2”}…];

2.Json的作用:它是一种轻量级数据交换格式.它可以用来前后台来传递数据.
3.Json解析:fastjson-1.1.22.jar

3.1:简单Json字符串与Json对象和Java对象三者之间的相互转换

	eg:public static void main(String[] args) {
	//准备一个json字符串
	String s1="{'sname':'项超洋','sage':22}";
	
	/*1.将普通Json字符串转换Json对象*/
	JSONObject jsOb1=JSON.parseObject(s1);
	//用json对象调用方法获得属性值
	System.out.println("1.姓名:"+jsOb1.getString("sname")+",年龄:"+jsOb1.getInteger("sage"));
	
	/*2.将普通Json字符串转换Java对象,前提条件:java类中属性名与Json字符串属性名一一对应*/
	Student stu1=JSON.parseObject(s1, Student.class);
	System.out.println(stu1.toString());
	
	/*3.将Json对象转换为Java对象,前提条件:java类中属性名与Json对象的属性名一一对应*/
	Student stu2=JSON.toJavaObject(jsOb1, Student.class);
	System.out.println(stu2);
	
	/*4.将Java对象转换为Json对象*/
	JSONObject jsOb2=(JSONObject) JSON.toJSON(stu2);
	System.out.println("4.姓名:"+jsOb2.getString("sname")+",年龄:"+jsOb2.getInteger("sage"));
	
	//声明普通学生对象
	Student stu3=new Student();
	stu3.setSname("朱继发");
	stu3.setSage(20);
	//将java对象转换json对象,java对象有什么属性,转换json对象后,json对象就有与java对象对应的属性,这个属性是公有私有都可以.
	JSONObject jsOb3=(JSONObject) JSON.toJSON(stu3);
	System.out.println("5.姓名:"+jsOb3.getString("sname")+",年龄:"+jsOb3.getInteger("sage"));
	
	/*将Java对象和Json对象转换Json字符串*/
	String s2=JSON.toJSONString(jsOb3);
	System.out.println(s2);
}

3.2:复杂Json字符串与Json对象和Java对象三者之间的相互转换

	eg:public static void main(String[] args) {
	//准备一个复杂json字符串
	String s1="{'stuName':'吴慧贤','stuAge':22,'classObject':{'cid':'1901','cname':'NZjavaee'}}";
	
	/*1.将复杂的Json字符串转换Json对象*/
	JSONObject ob1=JSON.parseObject(s1);
	//用json对象调用方法得到属性
	System.out.println("1.姓名:"+ob1.getString("stuName")+",年龄:"+ob1.getInteger("stuAge"));
	//用json对象得到班级对象属性,
	JSONObject classOb1=ob1.getJSONObject("classObject");
	//又因为班级对象也是一个json对象,可以用班级对象调用它的属性
	System.out.println("班级编号:"+classOb1.getString("cid"));
	System.out.println("班级名称:"+classOb1.getString("cname"));
	
	/*2.将复杂的Json字符串转换java对象,前提:json字符串中属性与java类中属性一一对应*/
	Student2 stu1=JSON.parseObject(s1, Student2.class);
	System.out.println(stu1.toString());
	
	/*3.将json对象转换java对象,前提:json对象的属性与java对象属性要一一对应*/
	Student2 stu2=JSON.toJavaObject(ob1, Student2.class);
	System.out.println(stu2);
	
	/*4.将java对象转换json对象*/
	JSONObject ob2=(JSONObject) JSON.toJSON(stu2);
	//用json对象调用方法得到属性
	System.out.println("2.姓名:"+ob2.getString("stuName")+",年龄:"+ob2.getInteger("stuAge"));
	//用json对象得到班级对象属性,
	JSONObject classOb2=ob2.getJSONObject("classObject");
	//又因为班级对象也是一个json对象,可以用班级对象调用它的属性
	System.out.println("班级编号:"+classOb2.getString("cid"));
	System.out.println("班级名称:"+classOb2.getString("cname"));
	
	/*5.将json对象和java对象转换Json字符串*/
	String s2=JSON.toJSONString(stu2);
	System.out.println(s2);
}

3.3:Json数组字符串与Json数组和Java集合三者之间的相互转换

	eg:public static void main(String[] args) {
	//准备Json数组字符串
	String s1="[{'sname':'谢宇','sage':22},{'sname':'张煜','sage':30},{'sname':'高昂','sage':73}]";

	/*1.将Json数组字符串转换Json数组*/
	JSONArray array1=JSON.parseArray(s1);
	//遍历Json数组
	for (int i = 0; i < array1.size(); i++) {
		//获得当前遍历json对象
		JSONObject ob1=array1.getJSONObject(i);
		//用对象调用属性输出
		System.out.println("1姓名:"+ob1.getString("sname")+",年龄:"+ob1.getInteger("sage"));
	}
	
	/*2. 将Json数组字符串转换Java集合,前提:json数组中对象属性与java集合中每个对象的属性一一对应*/
	List<Student> stulist1=JSON.parseArray(s1, Student.class);
	for (Student stu : stulist1) {
		System.out.println(stu);
	}
	
	/*3.将Java集合转换为Json数组*/
	JSONArray array2=(JSONArray) JSON.toJSON(stulist1);
	//遍历Json数组
	for (int i = 0; i < array2.size(); i++) {
		//获得当前遍历json对象
		JSONObject ob1=array2.getJSONObject(i);
		//用对象调用属性输出
		System.out.println("3姓名:"+ob1.getString("sname")+",年龄:"+ob1.getInteger("sage"));
	}
	
	/*4.将Json数组转换java集合不能直接转换,只能间接转换,先Json数组转换为字符串,再将字符串转换为集合*/
	String s2=JSON.toJSONString(array2);
	List<Student> stulist2=JSON.parseArray(s2, Student.class);
	for (Student stu : stulist2) {
		System.out.println(stu);
	}
	
	/*将Json数组或Java集合转换为Json数组字符串*/
	String s3=JSON.toJSONString(stulist2);
	System.out.println(s3);
}
前端开发调试技巧 如图所示,我们只需要在你想再次发送的网络请求上右键,然后选择“Replay XHR”即可,Chrome就会自动为我们再次发送该请求,无需做其他的任务操作。首先同样的在你需要重复发送的请求上右键,然后选择Copy—Copy as fetch,接下来我们只需要打开控制台,然后使用我们最熟悉的Ctrl + V。正对js代码的调试,我们往往需要获取某些变量的值,于是在早期我们往往通过alert方法将变量的值通过弹窗的形式进行打印。Chrome同样也想到了这一点,并且还可以让我们自由的去设计请求参数。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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页面无法定位用户位置:可以通过检查地理位置API、浏览器权限、网络连接等来解决。页面字体大小异常:可以通过检查字体设置、浏览器默认字体、继承样式等来解决。页面无法响应移动端手势:可以通过检查手势事件、元素属性、样式设置等来解决。页面无法复制内容:可以通过检查复制事件、元素属性、浏览器兼容性等来解决。CSS样式失效:可以通过检查样式路径、选择器优先级、样式覆盖等来解决。页面无法打印:可以通过检查打印样式、打印设置、浏览器兼容性等来解决。页面无法拖拽元素:可以通过检查拖拽事件、元素属性、样式设置等来解决。

温暖前端的博客 3710

常见前端 Bug 及其解决方案

在前端开发中,遇到 bug 是很正常的事情。了解并掌握这些常见的前端 bug 及其解决方案,可以帮助你更快地定位问题,并提升开发效率。希望本文中的技巧和解决方案对你有所帮助,让你的前端开发之旅更加顺利!如果你有任何问题或需要进一步的帮助,请随时联系我!

HYP_Coder的博客 1433

初学者必看,前端 Debugger 调试学习

前端调试是指在开发过程中,通过检测和修复前端代码中的错误和问题,以确保网页或应用程序在各种设备和浏览器中正常运行的过程。它是前端开发过程中不可或缺的一部分,可以帮助开发人员快速定位并解决潜在的问题,提高代码的质量和用户体验。

starry-sea1412的弃坑之路 8586
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Java_LXM
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