android studio调试技巧

纯粹是个人学习总结,如有不对的地方请吐槽。

调试基础,在这就不说了,进入正文

Evaluate Expression

这个功能非常实用,可以在断点处直接进入一个求值环境,在这里你可以执行任何你感兴趣的表达式;如下图:

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条件断点

假设你的断点在一个列表的循环里面,可是你只对这个列表的某一个元素感兴趣,只想在遇到这个元素的时候才断下来;你是一直人肉 F9 直到满足条件吗?条件断点就是满足这种需求的,顾名思义,在特定条件下的断点。使用起来也非常简单,在你的断点上鼠标右键会出现一个小窗口,写上条件即可。

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日志断点

很多时候我们调试的时候更多的是打印日志定位异常代码,缩小范围之后再使用断点解决问题;所以经常做的事情就是在代码里面添加日志信息,输出函数参数,返回信息,输出我们感兴趣的变量信息等。

首先我们在想要输出信息的地方下一个断点;然后右键这个断点,在出现的设置框里面把这个断点的 suspend 属性设置为 False ,这样虽然叫做“断点”,但是并不会真正断下来;然后,我们在 log message 里面填上我们想要输出的日志信息。如下图(注意标红位置):

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方法断点

传统的调试方式是以行为单位的,所谓单步调试;但是很多时候我们关心的是某个函数的参数,返回值;(回想一下我们使用日志的时候打印的最多的信息难道不是函数的参数和返回值吗?)使用方法断点,我们可以在函数级别进行调试;如果经常跳进跳出函数或者只对某个函数的参数感兴趣,这种类型的断点非常实用。具体使用方法有两种方式;最简单的是在你感兴趣的方法头那一行打上断点,这时候你会发现断点图标有点不一样,这就是方法断点了,如下图:

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异常断点

在有些情况下,我们只对某些特定的异常感兴趣,或者我们只对异常感兴趣;我们希望只要程序发生异常程序就能断下来;这好像保存现场一样,只要发生命案了(异常),第一时间保存现场,这样什么指纹之类的线索就会清晰很多,坏蛋就算想逃也是插翅难飞啊。

Android Studio给了我们这个能力!那就是异常断点!可以在特定异常发生的时候,直接让整个程序断下来;如果你对所有异常感兴趣,直接 Throwable 即可。

具体做法是,进入 Run -> View BreakPoints 或者使用快捷键打开断点设置窗口;如下图:

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点击左上角的 ➕ ,会出现一个选择框;选择Exception Breakpoint;然后会出现一个对话框,选择你感兴趣的异常:

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变量断点

在每个变量在不知道的情况下被改了值,可以用这个断点来查看。

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原文地址丢失

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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