调试Release发布版程序的Crash错误(三)

本文介绍了一个开源工具CrashFinder,它能够帮助程序员通过PDB文件快速定位崩溃地址,简化了手动查找的过程。包括如何生成PDB文件、使用CrashFinder的基本步骤以及遇到的bug解决方法。

根据前面两篇博文,我们要定位崩溃行代码,必须要自己根据相关信息文件进行计算。如果需要处理的量比较大,恐怕会很费力气。有没有更简单快速的办法呢?

    最直接的想法就是写一个小工具,根据规则和信息进行自动定位,不过开发起来也是要费一番功夫的。令人开心的是,我们可以找到类似的工具,而且是开源免费的!程序员的世界也许很多时候都是这么单纯而乐于分享!

 

    方案三:崩溃地址 + PDB文件 + CrashFinder

    CrashFinder是一个开源工具,作者是John Robbin,大家可以去他的blog上去找关于CrashFinder的信息。我们这里以CrashFinder2.5版本为例介绍,相关文章链接为:http://www.wintellect.com/CS/blogs/jrobbins/archive/2006/04/19/crashfinder-returns.aspx

    1、PDB文件

    PDB(Program Database)文件中包含了exe程序所有的调试相关信息,具体可以查阅MSDN。当编译选项设置为/Zi,链接选项设置为/DEBUG,/OPT:REF时,就会生成工程的.pdb文件。具体到VC2005中,就是 Project Propertise -> C/C++ -> General -> Debug Information Format 项设置为 Program Database(/Zi),Linker -> Debugging -> Generate Debug Info 项设置为 Yes(/Debug),Linker -> Optimization -> References 项设置为 Eliminate Unreferenced Data(/OPT:REF)。

    只要设置以上选项,release版本也能生成PDB文件。当然,对应的应用程序也会稍大。

    2、CrashFinder

    CrashFinder能够运行需要两个条件:一是系统必须要有dbghelp.dll文件;二是PDB文件必须与exe文件在一个路径下。对于dbghelp.dll,一般在系统system32路径下都有,如果没有下载一个放到这个目录下就可以了。

    先看一下CrashFinder的界面。

 

调试Release发布版程序的Crash错误(三)

    用起来也非常简单。首先选择File->New或点击工具栏新建按钮,选择要调试的exe文件打开,会发现exe及所依赖的dll文件信息都已经加 载进来。在下半部分的编辑框中输入崩溃地址(16进制),点右边的“Find”按钮,就会在下面显示崩溃的源文件路径、名称以及崩溃所在行号了,如下图所 示。

调试Release发布版程序的Crash错误(三)

    用CrashFinder进行crash定位真的非常方便。但是我在使用过程中发现了一个bug,每次启动程序后,直接新建的话加载进来的exe模块都显示叉,提示找不到debug symbols。但是用打开按钮随便打开一个文件失败后,再新建就能成功。猜测可能是直接新建,定位PDB文件时的路径不对引起的。有源码,但是懒的看了呵呵,大家感兴趣可以试一下。

    好了,方案三就介绍到这里,后面还有更加强大的方案 : )

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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