Visual C++开发工具与调试技巧整理

最新推荐文章于 2019-12-07 21:19:31 发布
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本文详细介绍VC使用中常见问题及解决方法，分享实用调试技巧，为开发者提供全面的技术指南。
lemon_wei
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Visual C++开发工具与调试技巧整理：DSP开发
IfllUnity的博客
09-18 315
本文介绍了一些常用的Visual C++开发工具和调试技巧，包括集成开发环境、项目配置、断点调试、单步执行、变量监视和输出窗口等。在IDE中，可以创建、打开和保存工程，编辑和编译源代码，运行和调试程序等。断点调试是一种常用的调试技巧，可以在代码中设置断点，程序执行到断点时暂停执行，以便查看变量的值、执行流程等。单步执行是一种逐行执行程序的调试技巧，可以一步一步地执行程序，查看每一步的执行结果。在调试过程中，可以监视变量的值，以便了解程序的状态和运行情况。变量添加到监视中，可以在调试过程中查看。
64位win7使用debug的方法
lemon
09-08 672
32位的Win7同志就不用看了 直接搜索C盘 debug就找到了 XP也一样 主要说一下64位Win7使用debug程序的方法 1，首先你要下载一个DOSBOX程序 这个程序是一个dos模拟器 这个程序的制作目的是运行经典的DOS游戏 -。- 链接：https://pan.baidu.com/s/1HUwpB4Cl32na3qj1hqJVGw 提取码：zouh 安装的过程我就不写了，我想大家都会。 2，其次下载一个Win732位的debug程序 链接：https://pan.baidu.com/s/15z_
lemon的简单使用
qq_33339479的博客
07-23 2955
lemon概述 lemon是LALR(1)的用于c或c++的解析器与生成器，与大名鼎鼎的bison与yacc做类似的工作，但又不是简单复制它们的功能，lemon使用了设计了不同的语法格式来减少编码的错误，lemon还使用了比yacc和bison更快的更复杂的解析引擎，它既可重入又线程安全。 lemon的简述 官方文档可知，首先要编译lemon.c文件，并且需要配置同级目录下lempar.c文件，此...
LINUX GDB调试
lemonHe的博客
12-07 443
最近在LINUX下调试C/C++，以前在W下都是基于VS自带的调试工具来debug，换到LINUX后，怎么调试呢？刚开始嫌麻烦就直接使用print方法，随着程序复杂度增加，print效率低下并且已经解码不了问题，对于nginx服务来说，core文件又该怎么调试呢？ 答案就是GDB，引用一段官方描述，GDB是一个由GNU开源组织发布的、UNIX/LINUX操作系统下的、基于命令行的、功能强大的程序调...
Visual c++ 开发工具与调试技巧整理
louiswang2009的专栏
04-25 489
自己总是用VC平台来开发东西，但是有时候总是出这样那样的问题，呵呵，总是需要上网查资料来解决,在这里把自己用到上网查的一些技巧摘录如下,希望对大家有用，省去大家再去搜索的烦恼。 1.如何在Release状态下进行调试 Project－〉Setting＝〉ProjectSetting对话框，选择Release状态。C/C++标签中的Category选General，Optimizations选Dis
高端大气上档气的banner生成工具和图案集合，python脚本
12-09
效果预览： https://pan.quark.cn/s/b30e3f5e57c7 [TOC] code_banner 一个有追求的程序员总是希望自己的项目有一个高端大气上档气的banner，但是每次开发项目都去设计banner无疑有点浪费时间。 因此，这个项目总结一些程序员常用banner生成方法，以及一些著名的banner图案，方便在使用的时候可以信手拈来。 源码地址：https://.com/HeLiangHIT/code_banner 文字banner生成 网页版 打开网页： http://www.network-science.de/ascii/ 输入文字比如，选择字体比如graffiti，点击do it! 等待几秒。 输出内容后拷贝： 本地安装 网页版有时候太慢了，该工具开源，可以下载到本地编译安装。 依次执行如下命令安装工具： 该工具已解压到目录 ./figlet/ 下，可以直接在里面编译安装。 之后可以执行 生成对应的banner如下 更多控制参数查看帮助： 其中字体可以到 http://www.figlet.org/examples.html 选择，然后到 http://www.figlet.org/fontdb.cgi 下载后用于生成对应风格的banner文字。 项目font目录下是我觉得还不错的一些字体。 指定字体生成banner的方法： 这里整理一些比较合适的字体： block.flf, bulbhead.flf, computer.flf, alligator.flf, doh.flf, isometric1.flf, isometric2.flf, isometric3.flf, isometric4.flf, larry3d.flf,...
野生蓝莓产量预测数据集-readme.md
12-09
野生蓝莓产量预测数据集-readme.md
一个拿来即用的docker镜像大礼包，直接构建docker镜像环境(docker、dockerfile、k8s、helm、shell and so on )，Linux运维工具及脚本，K8S构建，各种
12-09
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4dcb2845d5d 说明 使用七牛，加速java和tomcat下载， 已推送到官方 交流QQ群 如梦技术：
极简的mqtt服务器，是否方便部署和使用
12-09
极简的mqtt服务器，是否方便部署和使用；
【遥感与地理信息】基于Sentinel-2影像的NDVI时序分析：城市植被覆盖变化监测方法实现
12-09
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine平台对巴基斯坦拉合尔地区进行长时间序列的遥感影像分析。通过加载全球行政边界数据集并筛选出拉合尔地区的地理范围作为研究区域（AOI），随后加载2016年至2025年间的Sentinel-2地表反射率影像集合，结合云掩膜处理（基于SCL波段）去除云影响，并按年份合成中值影像。在此基础上，计算各年度归一化植被指数（NDVI），用于评估植被覆盖变化情况。文章还展示了真彩色影像与NDVI空间分布图的可视化方法，并进一步通过比较2025年与2016年的NDVI差值，分析十年间植被动态演变趋势。; 适合人群：具备基本遥感知识和Earth Engine操作经验的学生、科研人员或环境监测相关从业人员；熟悉JavaScript语法者更佳； 使用场景及目标：①开展城市绿化变化监测、土地利用分析或生态环境评估；②学习时间序列遥感数据处理流程，掌握云去除、影像合成、NDVI计算与变化检测等关键技术； 阅读建议：建议结合代码逐段运行并观察结果，理解每一步的数据处理逻辑，可尝试调整年份或研究区域以拓展应用范围。
【计算机视觉】基于SVM的图像分类方法：MATLAB实现花卉与动物识别系统设计
12-09
内容概要：本文介绍了如何使用MATLAB实现基于支持向量机（SVM）的图像分类，针对花卉与动物两类图像进行识别。通过提取图像的颜色直方图和灰度共生矩阵（GLCM）纹理特征（如对比度、能量、熵），将高维视觉信息转化为数值特征向量，并进行归一化处理以消除量纲影响。随后采用RBF核函数的SVM模型进行训练与分类，利用7:3划分训练集与测试集，最终评估分类准确率并可视化混淆矩阵，还提供了单张图像的预测示例。完整代码实现涵盖数据加载、特征提取、模型训练、测试评估全流程。; 适合人群：具备基本图像处理与机器学习知识的MATLAB初学者或本科/研究生阶段学生，以及希望动手实践SVM图像分类的技术人员； 使用场景及目标：①学习如何从图像中提取颜色与纹理特征用于分类任务；②掌握SVM在实际图像识别中的应用方法，理解RBF核、参数设置与模型评估流程；③构建简单的二分类图像识别系统并验证效果； 阅读建议：建议读者结合代码逐段运行调试，深入理解特征提取与SVM建模细节，可尝试更换数据集或调整特征参数以进一步提升分类性能。
【智能优化算法】基于MATLAB的蚁群算法在TSP路径规划中的应用：旅行商问题求解与可视化实现
最新发布
12-09
内容概要：本文提供了一个基于MATLAB实现的蚁群算法（ACO）用于求解旅行商问题（TSP）的完整代码与详细说明。通过设定城市坐标、预计算距离矩阵、初始化蚁群算法参数，模拟蚂蚁群体在寻找最短路径过程中的信息素积累与更新机制，最终输出每代最优路径距离及全局最优路径。代码包含核心迭代流程、路径构建策略（轮盘赌选择）、信息素挥发与增强机制，并通过可视化手段展示迭代收敛曲线和最优路径图，帮助理解算法运行过程。; 适合人群：具备基本MATLAB编程能力、对智能优化算法感兴趣的高校学生、科研人员或工程技术人员，尤其适合初学蚁群算法的学习者； 使用场景及目标：①学习和理解蚁群算法的基本原理及其在组合优化问题（如TSP）中的应用；②通过调节参数（如蚂蚁数量、α、β、ρ等）进行实验分析，提升算法调优能力；③作为智能算法课程设计或项目开发的基础模板； 阅读建议：建议结合代码逐段运行并观察输出结果，重点关注距离矩阵计算、概率选择机制和信息素更新部分，配合可视化图形加深对算法收敛性和路径优化过程的理解。
2026专业技术人员工程类继续教育网络考试题及答案.pdf
12-09
2026专业技术人员工程类继续教育网络考试题及答案.pdf
【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的自动驾驶图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码
12-09
【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统，全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案，具备高度可配置性和实用性： 数据处理：支持自定义图像和掩码文件格式（如.jpg、.png等），自动处理不连续标签值，集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构：基于UNet实现，可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等，兼容不同类别数量的分割任务（通过--num_classes参数指定） 训练功能：支持GPU加速，提供学习率、批次大小等超参数配置选项，实时记录损失曲线和评估指标（如IoU、Dice系数），自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集（图像与掩码文件需名称对应，分别存放在images/masks子目录） 通过命令行参数启动训练，可指定： 数据路径（--data_dir） 学习率（--learning_rate） 标签映射规则（--label_mapping）等 系统输出包含： 模型权重文件（.pth） 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图，标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库（PyTorch、NumPy）及可视化工具（Matplotlib），安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务，兼顾易用性与扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现与原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
基于SpringBoot的股指期货优化系统的设计与实现源码.zip
12-09
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Visual C++开发与调试深度指南
"这篇文章主要介绍了Visual C++的开发工具与调试技巧，涵盖了多个关键点，如编译模式选择、DEBUG与RELEASE的区别、ASSERT与VERIFY的使用、工作区与项目管理、资源编辑、断点设置以及类向导的操作等。" 在Visual C++...
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