定位问题的若干小方法

本文探讨了在处理代码问题时,从日志记录、调用栈打印、折半查找、新demo测试、历史回归、工具利用、休息放松、背景改变定位、网络求助、同事咨询、理清思路、异常场景关注等多个角度出发,提供了一套全面的解决方案。通过这些策略,开发者能够更高效地定位问题、减少调试时间,并最终解决问题。

1.使用log打印感兴趣的相关信息。


2.打印方法的调用栈

package com.jue.test;

public class TestMain {

	public static void main(String[] args) {
		test();
	}

	private static void test() {
		System.out.println("test start");
		new Exception().printStackTrace();
		System.out.println("test end");
	}

}

3.折半查找

对于一个问题发生的以后,可以把认为可以的代码全部屏蔽掉,再进行测试,看是否正常,正常说明A,否则说明B

  • 屏蔽的代码并不是问题产生的地方,需要考虑其他地方。
  • 屏蔽的代码正是存在问题的地方,可以通过折半查找的方法,递归找到原因。

4.一个新的demo测试

在一个比较大的工程里,发现一个功能不好用的时候,可以单独写一个demo,demo的意义在于:

  • 干净(这个demo中只有我们感兴趣的部分,减少了其他影响它的因素,能够更好更针对性的发现问题)
  • 测试调试更方便(小的demo,处理起来更有效率)

5.历史回归

对于一个之前没有存在的问题,可以选择恢复历史版本,再进行查找测试,直到找到问题所在。


6.借助于工具

有很多很专业的不同的度量的工具,可以很方便的帮助查到问题。(如memory leak,可以使用mat帮助分析,可以通过debug工具进行debug调试)


7.出去走走

出去走走,放松一下也有助于问题的分析。


8.背景改变定位

对于一个 问题,诸如UI,当 发现对属性的更改总是没有效果的时候,可以考虑改变这个UI的背景颜色,首先需要具体确定下,这个UI是否是我们正在修改的对象,我们也可以对一些UI赋予不同的颜色,从而观测他们的存在与否,他们的大小尺寸,以及变化情况。


9.借助网络

专业社区,看有无雷同问题。


10.请教同事

同事可能:

  • 遇到过类似问题,这个最好。
  • 同事的技术不错,深入思考,得出结论,这个也很好。
  • 同事局外人,思考的方式可能与自己长时间思考的不同,也许可以精确的定位到问题。

11.理清思路

  • 这是什么东西
  • 这个东西能干什么
  • 这个东西是怎样干的

12.注意一些异常的场景

当问题的发生的时候,注意是否有一些其他的异常场景,这些异常场景也许就是问题的关键。



内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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