EXC_BAD_ACCESS iphone

本文介绍了如何通过启用ZombieObjects和MallocStack功能来定位和解决Mac开发过程中遇到的EXC_BAD_ACCESS错误。通过运行代码并观察Console中的日志信息,可以更准确地定位错误源。

打开Scheme选项选择EditScheme。
 
 
 
然后按图勾上Enable Zombie Objects和Malloc Stack那两项,记住一般只有在定位EXC_BAD_ACCESS时候才勾选,别有事没事都勾上。
 
这样重新跑一下,如果是到Exception Breakpoint处停止了,可以在Console中输入:c(continue)按回车继续跑,直到Crash。看下Console是不是有跟SIGABRT类似的错误信息日志了,后面定位什么的你懂的。
 
如果还没有日志,在Console中输入po$eax$eax标志出错的地方,适用模拟器,真机用$r0(话说EXC_BAD_ACCESS这种错误模拟器定位就行),还可以输入比如:po[$eaxname]po[$eaxreason]等指令查看错误其他信息(注意方括号后没分号的)。然后,就没有然后了。
let createSessionResult = HFCreateInspireFaceSession(         sessionParam,         HFDetectMode.HF_DETECT_MODE_ALWAYS_DETECT,         10,         320,         -1,         &sessionHandle     )为什么在执行到这个一步的时候,会出现这个错误:0x107297db4 <+4>:   stp    x28, x27, [sp, #0x30]     0x107297db8 <+8>:   stp    x26, x25, [sp, #0x40]     0x107297dbc <+12>:  stp    x24, x23, [sp, #0x50]     0x107297dc0 <+16>:  stp    x22, x21, [sp, #0x60]     0x107297dc4 <+20>:  stp    x20, x19, [sp, #0x70]     0x107297dc8 <+24>:  stp    x29, x30, [sp, #0x80]     0x107297dcc <+28>:  add    x29, sp, #0x80     0x107297dd0 <+32>:  str    x5, [sp, #0x10]     0x107297dd4 <+36>:  stp    w3, w4, [sp, #0x8]     0x107297dd8 <+40>:  str    w2, [sp, #0x4]     0x107297ddc <+44>:  mov    x24, x1 ->  0x107297de0 <+48>:  ldp    w28, w25, [x0, #0x8]     0x107297de4 <+52>:  ldp    w20, w26, [x0]     0x107297de8 <+56>:  ldp    w27, w22, [x0, #0x10]     0x107297dec <+60>:  ldp    w19, w23, [x0, #0x18]     0x107297df0 <+64>:  mov    w0, #0x2d0                ; =720      0x107297df4 <+68>:  bl     0x108ba6cec               ; symbol stub for: operator new(unsigned long)     0x107297df8 <+72>:  mov    x21, x0     0x107297dfc <+76>:  mov    w1, #0x2d0                ; =720      0x107297e00 <+80>:  bl     0x108ba6fd4               ; symbol stub for: bzero     0x107297e04 <+84>:  mov    x0, x21。 com.facebook.react.runtime.JavaScript (15): EXC_BAD_ACCESS (code=1, address=0x100000009)
08-07
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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