Xcode debug - br set -r . -s

最新推荐文章于 2022-11-20 23:21:27 发布

原创最新推荐文章于 2022-11-20 23:21:27 发布 · 723 阅读

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本文介绍了一种使用Xcode控制台调试命令快速定位iOS应用中按钮点击事件对应方法的有效方法，通过brset-r.-s命令可以直接追踪到指定按钮或视图点击时调用的方法。

前言:

ios进行维护或者二次开发的时候,接手别人的项目,看别人的代码,比如一个按钮点击执行了那个方法, 一行行一看, debug一步步追踪找到按钮并找到所对应的selector , 是不是感觉很繁琐,很凌乱?

小编在此告诉你, 不需要,Xcode 控制台调试命令能足够满足我们这个需求,可以使用 br set -r . -s 命令直接定位到某个按钮或者view点击的时候跳转到哪个方法尼, 不多说了,点击打开链接

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在Xcode中导入并使用LLVM

白马负金羁

12-17

5303

LLVM是一个非常庞大的项目。有时，为了构建自己的编译器或者编写pass，你都可能需要编辑LLVM项目的源码。但是如果只是在命令行+文本编辑器的层面上处理这些任务，工作效率都会大打折扣。要想更加高效的使用或学习LLVM，最好还是将其导入一个IDE。而在mac OS 上，Xcode无疑是最佳选择

iOS之Xcode断点调试

weixin_40200876的博客

11-10

4545

目录一、Breakpoint(断点)调试 1.Edit Breakpoint (1)Condition （2）Ignore （3）action （4）Options 2.Disable Breakpoint 3.Delete Breakpoint 4.Reveal in Breakpoint Navigator 二、lldb命令三、lldb命令详细使用 ...

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lldb调试objc程序使用正则表达式下断点

aerror的专栏

10-28

536

ObjectC的函数名怪怪的，又空格，又+/-:号，又括号。下断点很麻烦。可以试试 -r选项 , 可以正则表达式来模糊下断点，还是比较方便了。如: (lldb) br set -r IPXReconnectManager initWithAsset:hostWindow:finishedBlock\] Breakpoint 18: 20 locations. (lldb) breakpoint list Current breakpoints: 18: regex = 'IPXRec.

ios lldb调试指令汇总(持续更新)

小手琴师的博客

02-24

3056

文章目录1.给函数设置断点 breakpoint2.调试指定动态库里的函数 br set -s3. 查看断点列表和序号: br list4. 删除断点 br delete5. 断点失效 br disable6. 断点生效 br enable7. 帮助 help8. 表达式 expression9.函数调用栈 thread backtrace10. 直接执行函数的返回 thread return10. 查看变量源代码级别的调试11.继续 thread continue 相当于xcode的F910.

[iOS]LLDB调试

Gamin

11-20

2037

LLDB是一个有着REPL（read-eval-print-loop 交互式）的特性和C++、Phtyon插件的开源调试器，是Xcode工程中默认的调试器。

(转)Xcode中LLDB的基本命令的使用（Swift）

wxdtan的专栏

02-28

1857

随着Xcode 5的发布，LLDB调试器已经取代了GDB，成为了Xcode工程中默认的调试器。它与LLVM编译器一起，带给我们更丰富的流程控制和数据检测的调试功能。LLDB为Xcode提供了底层调试环境，其中包括内嵌在Xcode IDE中的位于调试区域的控制面板，在这里我们可以直接调用LLDB命令.平时用Xcode运行程序，实际走的都是LLDB。熟练使用LLDB，可以让你debug事半功倍。

Xcode高级调试技巧(1)

fishmai的专栏

11-28

1万+

在苹果的官方文档中列出了我们在调试中能用到的一些命令，我们在这重点讲一些常用的命令一、基本操作 1.1.视图层次打印视图层次 po [self.contentView recursiveDescription] 1.2.改变某个取值 int a = 1; //Console expr a=2 NSLog(@"实际值: %d", a); 1.3.call 改

Eigen 入门 1 - Eigen简介

whereismatrix的专栏

02-17

1672

简介安装 Mac上简单安装源码如果你熟悉make操作或CMake，eigen并不需要安装，简单地下载并解压得到源码即可。实际上，在下载的Eigen子目录下的头文件是你唯一需要的，它们对所有的平台都是一致的，包括Windows，Linux，Mac……。然后你可以在你的c/C++代码中#include相关的头文件，然后编译运行。 mac 工具安装在mac上可以使用Brew进行简单安装 $ br...

2019 - iOS最新最全面试题梳理（内含框架和算法题）

Jul7day的博客

08-27

4294

内存中的区域划分栈区(stack):由系统自动分配和释放，存放局部变量的值，容量小速度快，有序堆：一般由程序员分配和释放，如果不释放，则出现内存泄露。程序会回收您的内存，特点：容量大，速度慢，无序静态存储区：全局变量（外部变量）和静态变量都存放在静态区域。当程序结束使，系统回收常量区：存放常量的内存区域，程序结束时，系统回收代码区：存放二进制代码的区域 iOS的远程推送应用程序安装后...

iOS - 底层知识学习之路-Mach-o 、lldb、 dyld

zhonggaorong的专栏

03-31

661

MACHO与重定位符号表认识。命令回顾 1. 将源代码编译成可执行文件命令 Clang 文件名 -o 输出的可执行文件名称如： Clang test.m - o test 2. 查看可执行文件的代码段命令 objdump --macho -d 可执行文件名称如： objdump --macho -d test 3. 将文件编译生.o文件命令 clang -c 文件名 -o .o文件名如： clang -c test.m -o test.o 4. 分析.o文件的代码段命令.

微信小程序文本换行，br替换杠n

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02-19

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小程序不识别br标签，所以如果拿到的数据有 br标签的需要替换成\n才能实现换行替换方法跟js替换的一样 str.replace(/<br\/\>/g, "\n"); // /g全部替换 ...

set /a 和set /p

u012890925的专栏

07-05

3737

set /a /a 指定一个变量/a = (等号右边的字符串为被评估的数字表达式)/p 指定用户输入@echo offset /p POP=请输入ping的次数：ping /n %POP% www.baidu.compause执行输出：请输入ping的次数：10（自定义）...

安卓，从数据库抽取的数据，检索<br></n>等，并实现换行

zwx622的专栏

08-23

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reason.setText(Html.fromHtml(detailData.getString("diseaseReason"))); 去除 /** * 去掉字符串中的"" * @param sour * @return * */ public StringBuffer Split(String sour){ String[] array = sour.split("")

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cyfhz的专栏

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bitset用法整理2008-01-17 14:15 构造函数bitset b;b有n位，每位都为0.参数n可以为一个表达式.如bitset b0;则"b0"为"00000";bitset b(unsigned long u);b有n位,并用u赋值;如果u超过n位,则顶端被

PSO-BP神经网络纱线质量预测

01-04

下载方式：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中，纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化，纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系，进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。在众多预测技术中，传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时，往往显得力不从心。因此，智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位，其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制，成为了众多预测方法中的一种重要选择。在智能计算技术的范畴内，粒子群优化算法（PSO）和反向传播神经网络（BP神经网络）是两种被广泛采用的技术方案。粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术，它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解，该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能，在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络，它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整，从而达成学习与预测的目标。在实际操作层面，反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷，因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。然而，该方法也存在一些固有的局限性，例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。而粒子群优化算法在参与神经网络优化时，能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度，有效规避神经网络陷入局部最优的困境。将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络，通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整，能够在预测纱线断裂强度方面，显著提升预测结果的...

植物实例分割数据集-20251116-235338.zip

01-04

植物实例分割数据集一、基础信息数据集名称：植物实例分割数据集图片数量： - 训练集：9,600张图片 - 验证集：913张图片 - 测试集：455张图片总计：10,968张图片分类类别：59个类别，对应数字标签0至58，涵盖多种植物状态或特征。标注格式：YOLO格式，适用于实例分割任务，包含多边形标注点。数据格式：图像文件，来源于植物图像数据库，适用于计算机视觉任务。二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型，辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发：集成至农业管理平台，提供实时植物状态识别功能，为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新：支持植物科学与人工智能交叉领域的研究，助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训：数据集可用于农业院校或培训机构，作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。三、数据集优势 • 精准标注与多样性：标注采用YOLO格式，确保分割区域定位精确；包含59个类别，覆盖多种植物状态，具有高度多样性。 • 数据量丰富：拥有超过10,000张图像，大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO、Mask R-CNN等），可直接用于实例分割任务，并可能扩展到目标检测或分类等任务。

去广告插件FuckWeChatAdBlocker.dylib

01-04

Wechat功能增强类插件，常见包括界面优化、快捷操作、部分辅助功能入口等。插件来源于网络仅供测试使用，严禁任何非法用途，测试请于1小时内删除。

室内物体实例分割数据集-20251117-174910.zip

01-04

室内物体实例分割数据集一、基础信息 • 数据集名称：室内物体实例分割数据集 • 图片数量：训练集：4923张图片验证集：3926张图片测试集：985张图片总计：9834张图片 • 训练集：4923张图片 • 验证集：3926张图片 • 测试集：985张图片 • 总计：9834张图片 • 分类类别：床椅子沙发灭火器人盆栽植物冰箱桌子垃圾桶电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形标注，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片为常见格式如JPEG或PNG。二、适用场景 • 实例分割模型开发：适用于训练和评估实例分割AI模型，用于精确识别和分割室内环境中的物体，如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网：可集成到智能家居系统中，实现自动物体检测和场景理解，提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互：支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务，增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育：用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学，助力AI模型创新与验证。三、数据集优势 • 类别多样性：涵盖10个常见室内物体类别，包括家具、电器、人物和日常物品，提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量：采用YOLO格式的多边形标注，确保实例分割边界的准确性，适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足：提供近万张标注图片，满足模型训练、验证和测试的需求，支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强：标注格式兼容主流深度学习框架（如YOLO系列），便于快速集成到实例分割项目中，提高开发效率。

基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置（Matlab代码实现）