EXC_BAD_INSTRUCTION

最新推荐文章于 2023-09-04 08:00:00 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/leilebeng5122/article/details/53977156
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引用了别人的库文件，调用某个方法的时候报错
error: Execution was interrupted, reason: EXC_BAD_INSTRUCTION (code=EXC_ARM_UNDEFINED, subcode=0x6d6cb5ff).
报错代码是C文件，有没有遇到类似问题的朋友，提供一下这种错误的解决方式，是要配置什么参数么?
谢谢啦～
leilebeng5122
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Cococa初学者使用锁的坑（Exec_bad_Instruction)
xx_irish的专栏
12-01 1232
在开发过程中，为了访问互斥资源或者更细粒度的串行控制， 一般都会使用锁机制。使用最多的应该是 @synchronized, Semaphore, ConditionLock @synchronized使用起来比较方便， 但是如果访问互斥资源的频率较高，这样做的话效率就比较低了 semaphore我相对使用较多， 但是过程中也遇到不少的坑， 最近就在使用不当上遭遇了crash
GCD死锁及报错提示(EXC_BAD_INSTRUCTION)
lee727n的博客
03-12 1万+
学习到多线程，就一定会涉及到死锁，今天我们通过一个小Demo一起来看一下死锁的形成，以及如何如何解决。再有就是死锁的报错信息，在viewDidLoad中我们输入下列代码- (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; NSLog(@"打印1"); dispatch_sync(dispatch_get_main_queue(), ^{
exc_bad_instruction(code=EXC_I386_INVOP,subcode=0x0) 错误
weixin_34121282的博客
04-12 3041
对象存储异常 对象存储要遵守NSCoding协议 #import "EmotionModel.h" @interface EmotionModel()<NSCoding> @end @implementation EmotionModel /** *当一个对象要归档进沙盒中时，就会调用这个方法 *目的 在这个方法中说明这个对象的哪些属性要存进沙盒 ...
EXC_BAD_INSTRUCTION(code = EXC_I386_INVOP,subcode=0x0)
weixin_30633949的博客
05-24 1242
解决办法：将nickNameLabel后面的！换成？ 环境：在xib的单元格上面的拖拽的控件 转载于:https://www.cnblogs.com/yaoyao0110/p/5523207.html
“EXC_BAD_INSTRUCTION"异常的问题!
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LSOM的专栏
07-26 1万+
“EXC_BAD_ACCESS”异常 该异常属于内存泄露问题。如果是标准C中空指针的问题，则IDE生成的调试信息会自动 帮你指向该位置，如果IDE没有指向，则检查自上一次正确运行以来添加或修改的代码中 release、alloc、赋值、数组的初始化等容易引起内存访问错误的位置。 这里值得注意的是，在有断点的情况下，如果出现异常，则IDE中指向的位置并不一定是 程序挂死的位置。  “EXC_B
iOS_Crash 三：异常类型
mikimo的博客
09-04 3710
分析 crash 报告，定位常见原因
IOS开发中 常常遇到的遇到的警告,错误汇总，解决方法
iteye_14589的博客
05-26 1034
从sdk3.2.5升级到sdk 5.1中间废弃了很多的方法，还有一些逻辑关系更加严谨了。1，警告：“xoxoxoxo” is deprecated 解决办法：查看xoxoxoxo的这个方法的文档，替换掉这个方法即可。 2，警告：Declaration of “struct sockaddr” will not be visible outside of this function 解...
ios 解决bug（3）---iOS内存错误EXC_BAD_ACCESS的解决方法
X-Prince的博客
11-11 1087
错误原因一： 今天写代码的时候没有注意，忘记改一个函数的返回值，原本想的是返回void，结果写成了返回对象类型，并且函数里面并没有写return。这个函数每次执行第一二 次的时候都可以通过，执行第三次的时候就会报错。
Xcode7中你一定要知道的炸裂调试神技
 ideaOS^(BOOL coding)
10-20 791
源地址：http://www.jianshu.com/p/70ed36cf8a98 Xcode7中苹果为我们增加了两个重要的debug相关功能。了解之后觉得非常实用，介绍给大家。 1.Address Sanitizer: 妈妈再也不用担心 EXC_BAD_ACCESS  EXC_BAD_ACCESS一直是很多开发者的噩梦，因为这个错误很不直观，出现后往往要花很长时间才能定位到
基于C#与MySQL的宾馆客房管理信息系统设计
06-01
《宾馆客房管理系统》是一个基于C#与MySQL的项目，旨在帮助学习者掌握数据库管理和系统开发知识。该项目通过完整代码实现，将编程技术应用于宾馆客房管理的实际业务场景。 C#是微软开发的面向对象编程语言，广泛用于Windows应用程序开发。在本项目中，C#用于构建用户界面、处理业务逻辑以及与数据库交互。它拥有丰富的类库，便于开发复杂图形用户界面（GUI），并通过ADO.NET组件实现与MySQL数据库的连接。MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），常用于Web应用程序，用于存储客房、预订、客户等核心数据。通过SQL语句，开发者可对数据进行增、删、改、查操作。系统中可能涉及“客房表”“预订表”“客户表”等，包含客房编号、类型、价格、预订日期等字段。 数据库连接是系统的关键部分。C#通过ADO.NET的SqlConnection类连接MySQL数据库，连接字符串包含服务器地址、数据库名称、用户名和密码。用户下载项目后，需根据本地环境修改连接字符串中的用户名和密码。系统主要功能模块包括：客房管理，可展示、添加、修改、删除客房信息；预订管理，处理预订的查看、新增、修改和取消；客户管理，存储和管理客户个人信息；查询功能，支持按客房类型、价格范围、预订日期等条件查询；报表和统计功能，生成入住率、收入统计等报表辅助决策。开发者需编写C#方法对应数据库操作，同时设计直观易用的界面，方便用户完成预订流程。项目中的MySQL文件可能是数据库脚本或配置文件，包含建表、数据填充及权限设置等内容，用户需在本地测试前运行脚本设置数据库环境。 总之，该系统结合C#和MySQL，为学习者提供了一个涵盖数据库设计、业务逻辑处理和界面开发的综合实践案例，有助于提升开发者在数据库应用和系统集成方面的能力。
yolov12通过医学图像分析肝脏状况-辅助肝脏疾病的诊断+数据集+训练好的模型.zip
最新发布
06-02
yolov12通过医学图像分析肝脏状况-辅助肝脏疾病的诊断+数据集+训练好的模型，包含有使用教程 1. 内部包含标注好的目标检测数据集，分别有yolo格式(txt文件)和voc格式标签(xml文件), 共3976张图像， 已划分好数据集train，val, test，并附有data.yaml文件可直接用于yolov5,v8,v9,v10,v11,v12等算法的训练； 2. yolo目标检测数据集类别名：liver-disease（肝脏疾病），包括 ballooning（气球样变）、fibrosis（纤维化）、inflammation（炎症）、steatosis（脂肪变性）等 3. yolo项目用途：通过医学图像分析肝脏状况，辅助肝脏疾病的诊断 4. 可视化参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502
基于Simulink的四分之一车辆悬架模型构建
06-02
本模型为四分之一车辆悬架的Simulink模型，用户可根据自身需求自行设定相关参数。该模型的参数设置参考依据为四分之一悬架运动学方程。
MySQL8.0 下载安装详细教程（ZIP版、windows）
06-02
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MATLAB实现广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类（源码+数据集）.zip
06-02
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rt-detrv3网络结构
03-16
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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