Eclipse调试(1)——基础篇

本文通过示例代码详细介绍了Eclipse调试工具的使用方法,包括如何利用F5、F6、F7、F8等快捷键进行单步调试,以及如何使用DropToFrame功能回退程序执行,帮助读者更高效地进行程序调试。

作为使用Eclipse的程序员都会使用它的Debug。但是有不少人只会用F6、F8,其他功能知之甚少。今天我就来总结一下我在使用eclipse的debug时的一些个人经验。水平有限,不足之处还请赐教。

测试代码

学东西能够学以致用才是关键。所以我使用示例代码的形式讲解每一个点。在下面的代码中,我打了两个断点(代码中注释位置)

public class DebugTest { 
public static String firstCall() {
        System.out.println("firstCall..."); 
return "first";
    } 
public static String secodeCall() {
        System.out.println("secondCall"); 
return "second";
    } 
public static void firstLayer() {
        System.out.println("firstLayer");
secondLayer(); 
 System.out.println("firstLayer......");
    } 
public static void secondLayer() {
        System.out.println("secondLayer");
Thread t1 =new Thread(new Runnable() {
 @Override public void run () { 
 System.out.println("thread........");//断点2
System..println("end........");
            }
        });
 t1.start();
System.out.println("secondLayer..........");
    } 
public static void main(String[] args) {
        StringBuilder sb =new StringBuilder();
 sb.append(firstCall()).append(secodeCall());//断点1
System.out.println("********************************"); 
 firstLayer();
    }

}

Debug view

以Debug方式运行程序,如果遇到断点则进入Debug view。Debug视图如下图所示:

这里写图片描述
视图中的信息如下图所示: 
这里写图片描述

  • “Stack frame instance”:因为Java的内存模型是基于栈的,所以对于Java来说,每执行一个方法就是新建了一个栈结构(Stack frame instance)。
  • 从上面的视图中,还能够清晰的看到程序的调用层次:main方法中调用firstLayer方法;firstLayer中调用secondLayer方法。
  • 该测试程序中运行了两个线程:主线程main;和Thread-0线程。

F5/6/7/8

这里写图片描述

  • F6:(Step Over)单步执行每一行程序;
  • F8:(Resume)继续执行该程序直到下一个断点或程序结束;
  • F5: (Step Into)跳入一个方法内部;
  • F7:(Step Return)从当前方法内部跳出;

F6/8不用解释;F5/7需要说明一下的是:当一行中有多个方法时,第一次按F5,跳入第一个方法中,然后按F7从该方法中跳出。再按F5则跳入第二个方法,再按F7则从该方法中跳出。以此类推。方法的跳入跳出顺序是按照方法在该行的执行顺序来说的。如测试程序中的断点1处,有四个方法,分别是两个append方法、firstCall方法和secondCall方法。按F5和F7依次进入和跳出的顺序为firstCall–>append–>secondCall–>append.

Drop To Frame

官方解释: 
这里写图片描述

这里写图片描述

Drop To Frame命令用来将程序退回到指定的栈结构的栈顶。通俗一点说:该命令可以将程序退回到之前执行过的每一个方法的开始处。如下图红框中所示。当前的断点在secondLayer处,如果此时点击Drop To Frame命令,则程序退回到secondLayer方法的第一行;如果先选中firstLayer所在的Stack Frame,然后点击Drop To Frame命令,则程序会直接退回到firstLayer方法的第一行。这就相当于可以回退程序,重复执行你关心的部分。

这里写图片描述

正如官方文档中所说,该功能有一定的限制:

  • 不能回退到最顶端的一个Stack Frame.(在本例中为main)
  • 虽然回退了程序,但是像static类型这样的全局数据内容不会被回退。
  • 本例中我在SecondLayer方法中创建了一个新的线程,在执行Drop To Frame回退到firstLayer方法第一行处后,创建的线程依然存在。
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值