debug经验一二三

博客介绍了程序Debug的方法。面对Bug应先找线索,如熟悉的模式、最近改过的代码等,特定错误可拷信息用Google查找。定位错误采用分而治之法,无明显线索可用单步执行和调试工具。若无果可找人交流或检查低级错误,改完后还需复查。
作者: 江南白衣

昨天翻翻《程序设计实践》的Debug一章,里面用C写的例子早已被风吹的没了颜色,不随语言流转的就只有结尾那几句经验谈。但大学里向来是连这几句话也懒得教的,一定要大家从“put print statements in the program to find the bug” 开始,和bugs共同生活几年后,自个养成条件反射式的debug习惯。

面对Bug,正确的生理反射应当是找线索而不是直接跳到Step 2蛮干:
一、找熟悉的模式。人应该了解自己当然也包括自己常犯的错误,还有是检查那些经常犯事的代码模块。
二、最近改过的代码。
三、如果错误是由特定数据和操作引起的,思考这些输入的特征。
四、如果是系统模块输出的错误,第一时间拷下来google。(不过也要提防有些系统的输出信息完全不靠谱)

找没找到线索,然后都要开始定位错误。
定位的方法,是经典不过的--分而治之:注释一些代码,减少、hardcode一些输入值和中间值,函数返回值等等。
如果没有明显的线索,可单步执行,同时察看多个变量的debug工具就要及早出场,它能让你看到程序实际的执行情况而不是你思想里早就预设的误区。
不过,断点设在哪里,先注释、hardcode哪些代码这种深刻决定debug效率的抉择,就很讲经验和最近的运势了!

如果埋头苦干都没有结果,那可能是思维有了误区,就该拉个人过来和你聊一下天气和这个bug啦(但是注意别拉到太笨的,鸡和鸭讲的)。又或者,再回头看看是不是一些极低级的错误,比如链接库的版本错啦,根本没有重编译啦....

改完bug后,好习惯是再看一眼别的地方中会不会还有同类的虫虫没杀掉。

----延伸阅读《Code Complete 2nd》中Debugging 一章。


本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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