ie6下的js调试工具companion.js

本文介绍了一款名为Companion.JS的IE浏览器插件,它结合Microsoft Script Debugger可在IE环境下高效地进行JavaScript调试。安装并配置该工具后,开发者可以轻松捕获并定位JS错误。

做web开发的朋友都清楚,js程序的调试是相当郁闷的,因为首先这种语言语法比较灵活,它是一种弱类型的脚本语言,很多错误是无法控制的,这些不谈, 最痛苦的是没有什么好的调试工具,现在的情况比以前稍好,在Firefox下还有firebug,这的确是一个不错的js调试工具,但在IE下使用就很麻 烦,而且效果很不好,鄙人一直苦于寻找一个很好的IE下的js调试工具,能够自动捕获错误,并定位位置和原因,没想到今天竟在无意中寻找到了这么个好工 具,不敢私藏,共享出来,希望能为各位web开发者带来方便

这个工具的名字叫Companion.JS, 请注意,这可不是一个js文件,而是一个名字,它是作为ie的插件来安装使用的,而且需要结合Microsoft Script Debugger使用,通过安装这个工具,但页面出现错误时会在左上角弹出一个小错误提示,点击会在IE下面显示出一个错误控制台,就如FF下的 firebug控制台一样。错误信息提示很详细。

如下是官网的一个错误提示示例图: 


官网地址:http://www.my-debugbar.com/wiki/CompanionJS/HomePage

具体使用方法为: 
1、先下载Companion.JS安装文件,然后安装。 
2、下载安装Microsoft Script Debugger,如果您的机器已经安装过了就可以免过这一步。 
3、打开IE菜单“工具”--“Internet选项”--“高级”,找到“禁用脚本调试(Internet Explorer)”和“禁用脚本调试(在Internet Explorer之外)”,将两个选项前面的对钩都去掉,然后重启IE。 
4、在Ie中输入:http://www.my-debugbar.com/wiki/uploads/CompanionJS/dummy.htm,然后点击click me链接,如果左上角弹出一个小错误提示或下面控制台出现了错误信息提示,就说明您已经安装成功了。

提示:Microsoft Script Debugger下载可到MS官网(需要经过MS的操作系统正版验证):http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?displaylang=zh-cn&FamilyID=E606E71F-BA7F-471E-A57D-F2216D81EC3D#filelist或到baidu里输入“Microsoft Script Debugger 下载”寻找一下。


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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