程序报错心诀

本文揭示程序开发过程中常见的三种报错原因:缺少必要资源、资源过多导致混乱、资源配置错误。通过理解这七字口诀,帮助开发者有效排查并解决报错问题。


程序开发中的各种报错并不能归为BUG,至少它们比BUG还要低一个等级。因为这个阶段你还没有写出真实可用的程序,开发又进行不下去了,着实郁闷。最近在帮人解决报错时突然悟道:报错,其实就是七个字——"少了,多了,对不上"。控制台输出的报错日志99%的报错都是这三个原因造成的。


"少了",顾名思义就是程序找不到需要的资源了。著名的"java.lang.ClassNotFoundException"就是这一派的代表人物。原始的包管理中,一堆的jar包堆在lib目录里。少了一个两个,通常能够让你收到一打的"ClassNotFoundException"了。和jar包们朝夕相处久了,他们少了哪一个,瞄一眼就补上了。当初个个跟天外来客一样还有版本匹配什么的。能集成一套让程序跑起来,恨不得把他们珍藏起来。报404、No Mapping之类的都去查他们的来源是不是因各种原因少了或是根本没有配。总之,程序跟你抱怨找不到东西了。不要发脾气,耐心地帮他一起找吧。


"多了",和前面正好相反,不过他不会说找不到东西了。他可能会抱怨"could not be resolved"或是其他婉约的表达。所以你看到程序开始胡说八道了,但又没少东西。找找"Root cause of "附近的类所属的资源。加了相同的jar包,配多了资源,写多了忘了注释。反正东西多了程序不知道该用哪个,还不知怎么说,就开始胡说了。


"对不上",其实是前面两个的综合体。多了不该要的,少了该要的。这种报错有时候报的很明显。Oracle的数据库用了MySQL的数据驱动包,拼写XML报文头尾没合上等等。这些一眼就能看出来了。怕的就是一些相似的资源搞混了,还没有报错。比如结构相同的内网数据库配反了。程序启动不会报异常,但很快会发现数据对不上之类。这类错误比较难排查。不过只要熟记"七字口诀",逐项排除,报错还是很容易排除的。


下载方式:https://pan.quark.cn/s/26794c3ef0f7 本文阐述了在Django框架中如何适当地展示HTML内容的方法。 在Web应用程序的开发过程中,常常需要向用户展示HTML格式的数据。 然而,在Django的模板系统中,为了防御跨站脚本攻击(XSS),系统会默认对HTML中的特殊字符进行转义处理。 这意味着,如果直接在模板代码中插入包含HTML标签的字符串,Django会自动将其转化为文本形式,而不是渲染为真正的HTML组件。 为了解决这个问题,首先必须熟悉Django模板引擎的安全特性。 Django为了防止不良用户借助HTML标签注入有害脚本,会自动对模板中输出的变量实施转义措施。 具体而言,模板引擎会将特殊符号(例如`<`、`>`、`&`等)转变为对应的HTML实体,因此,在浏览器中呈现的将是纯文本而非可执行的代码。 尽管如此,在某些特定情形下,我们确实需要在页面上呈现真实的HTML内容,这就需要借助特定的模板标签或过滤器来调控转义行为。 在提供的示例中,开发者期望输出的字符串`<h1>helloworld</h1>`能被正确地作为HTML元素展示在页面上,而不是被转义为文本`<h1>helloworld</h1>`。 为实现这一目标,作者提出了两种解决方案:1. 应用Django的`safe`过滤器。 当确认输出的内容是安全的且不会引发XSS攻击时,可以在模板中这样使用变量:```django<p>{{ data|safe }}</p>```通过这种方式,Django将不会对`data`变量的值进行HTML转义,而是直接将其当作HTML输出。 2. 使用`autoescape`标签。 在模板中,可以通过`autoesc...
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/1d1f47134a16 Numerical Linear Algebra Visual Studio C++实现数值线性代数经典算法。 参考教材:《数值线性代数(第2版)》——徐树方、高立、张平文 【代码结构】 程序包含两个主要文件 和 。 中实现矩阵类(支持各种基本运算、矩阵转置、LU 分解、 Cholesky 分解、QR分解、上Hessenberg化、双重步位移QR迭代、二对角化),基本方程组求解方法(上三角、下三角、Guass、全主元Guass、列主元Guass、Cholesky、Cholesky改进),范数计算方法(1范数、无穷范数),方程组古典迭代解法(Jacobi、G-S、JOR),实用共轭梯度法,幂法求模最大根,隐式QR算法,过关Jacobi法,二分法求第K大特征值,反幂法,SVD迭代。 中构建矩阵并求解。 【线性方程组直接解法】 不选主元、全主元、列主元三种Guass消去法,Cholesky分解及其改进版。 【report】 【方程组解误差分析】 矩阵范数计算、方程求解误差分析。 【report】 【最小二乘】 QR分解算法求解线性方程组、最小二乘问题。 【report】 【线性方程组古典迭代解法】 Jacobi迭代法、G-S迭代法、SOR迭代法求解方程组。 【report】 【共轭梯度法】 实用共轭梯度法。 【report】 【非对称特征值】 幂法求模特征根、QR方法(上Hessenberg分解、双重步位移QR迭代、隐式QR法) 【report】 【对称特征值】 过关Jacobi法、二分法、反幂法。 【report】 【对称特征值】 矩阵二对角化、SVD迭代。 【report】
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