iphone ios XCode4如何调试程序忽然崩溃而找不到挂的代码

本文介绍如何在XCode中通过设置NSZombieEnabled等参数来调试EXC_BAD_ACCESS错误,并提供了两种定位内存问题的方法。

XCode4设置不太一样: 在Edit–>Scheme里面 找到Arguments(在xcode 4.2中,在菜单 product->edit scheme中)

把下面3个值设置成YES

NSAutoreleaseFreedObjectCheckEnabled

NSZombieEnabled

NSDebugEnabled

另外转载2篇调试 EXC_BAD_ACCESS的好文
http://blog.zol.com.cn/2387/article_2386505.html
http://www.cnblogs.com/likwo/archive/2011/02/28/1967066.html

老外也有这么说的:
I had similar issue; turns out I was not retaining a UIButton properly. How I found the cause: - Enable zombies - Run the project with 'Allocations' instrument - Use the app to trigger the bug - Check that Instruments show message 'Zombie Messaged' on the timeline - There should be a link that opens CALayer details: when it was allocated and deallocated - You are interested in the place where is was allocated, should be that aha!!! place in your code


我是用模拟器上 使用zombies,然后运行程序,崩溃的时候会有提示崩溃点,同时有代码。

转另一个人文章:

 方法一:

PAEHoldTranMainControl *control = [[PAEHoldTranMainControl alloc]init];

            [self.navigationController pushViewController:control animated:YES];

            [control release];

alloc了一个control,release,运行就崩溃了。而且没有任何提示,console里只显示exc_bad_access

利用NSZombieEnabled参数,MallocStackLogging参数,显示 -[CALayer release]: message sent to deallocated instance 0x13570810

折腾了半天,最后用如下方法定位问题:

打开instrument-->ios simulator:

选择all--》 zombies运行,断开时,查看stack trace,即可跟踪

 

 方法二:例如console里的输出如下:

TestAPP[1472:207] *** -[NSObject release]: message sent to deallocated instance 0x6019170

在 gdb console 里面, 运行 shell malloc_history <pid> <mem_address>

pid = process ID (e.g. 1472)

mem_address = memory address of instance (e.g. 0x6019170) 

即会出现调用栈
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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