Java debug jdk 插件源代码变量

本文提供了JDK 6 Fastdebug版本的下载链接,并介绍了如何安装使用这些版本进行更详细的调试。此外,还提供了OpenJDK 6和7的源码下载地址,以及一种针对现有JDK版本生成debug版本的方法。

debug 到JDK的代码时,有时看不到一些调试信息,例如行号,局部变量的值等,为了排查问题,当然希望能知道这些调试信息了,故找了下带调试信息的jdk版本叫fastdebug。

 

首先给出下载链接,这里只找到JDK6的,没有JDK7的

 

http://download.java.net/jdk6/6u25/promoted/b03/index.html

 

windows  版本

1,  http://www.java.net/download/jdk6/6u25/promoted/b03/binaries/jdk-6u25-ea-bin-b03-windows-i586-debug-27_feb_2011.jar

 2.  执行  jar -jar jdk-6u25-ea-bin-b03-windows-i586-debug-27_feb_2011.jar

 3.  设置为环境变量接口

 

windows X64 版本

http://www.java.net/download/jdk6/6u25/promoted/b03/binaries/jdk-6u25-ea-bin-b03-windows-amd64-debug-27_feb_2011.jar

 

 

linux  版本

http://www.java.net/download/jdk6/6u25/promoted/b03/binaries/jdk-6u25-ea-bin-b03-linux-i586-debug-27_feb_2011.jar

 

 

linux  X64 版本

http://www.java.net/download/jdk6/6u25/promoted/b03/binaries/jdk-6u25-ea-bin-b03-linux-amd64-debug-27_feb_2011.jar

 

下载了双击或者java -jar都可。

 

调试有源码那也是很幸福的事情,这里提供openjdk的源码下载地址

 

openjdk6 http://download.java.net/openjdk/jdk6/

 

http://download.java.net/openjdk/jdk6/promoted/b24/openjdk-6-src-b24-14_nov_2011.tar.gz

 

早期的jdk6 http://download.java.net/jdk6/source/

总的下载链接 :http://download.java.net/jdk6/6u10/archive/

 

安装jar包形式的下载链接

http://www.java.net/download/jdk6/6u23/promoted/b05/jdk-6u23-fcs-src-b05-jrl-12_nov_2010.jar

 

 

openjdk7 http://download.java.net/openjdk/jdk7/

http://www.java.net/download/openjdk/jdk7/promoted/b147/openjdk-7-fcs-src-b147-27_jun_2011.zip

 

下载后将\j2se\src\share\classes这个目录设置为rt.jar的source目录即可。

 

 

同时发现一篇比较好的文章 

 

Debug JDK,让变量现行

http://lovespss.blog.51cto.com/1907593/535219

 

其中有一些方法讲述如何针对现有的jdk版本生成debug版本,摘录其中的ant脚本如下:

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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