JS调试篇

本文详细介绍前端开发中的多种调试技巧,包括使用console的各种方法如颜色标识、分组展示、计时等,alert的简单应用,以及如何利用debugger进行断点调试。此外还介绍了在Chrome浏览器及其集成开发环境WebStorm中的具体调试方法。

 

一:console大法

template:console醒目标识

1. console.log('%c 我是炼火鸟的调试信息---》','color:white;font-weight:500;font-size:15px;background:green')

console.log('%c', 'background:url("")')    // 控制台输出图片
console.log('%c obj: ','color: red;',obj)

2.console输出分组

   console.group("第一组信息");

  console.log("第一组第一条");

  console.log("第一组第二条");

  console.groupEnd();

  console.group("第二组信息");

  console.log("第二组第一条");

  console.log("第二组第二条");

  console.groupEnd();

3.三种显示效果的console(chrome浏览器)

console.log('hello'); console.info("这是info"); console.debug("这是debug");   //  console的log info  debug表现形式一样    warn和error的表现现象不一样的哦
console.warn("这是warn"); console.error("这是error");

  

4. 占位符: console.log("%d年%d月%d日",2018,11,01);

5. time计时

console.time("计时开始”) 

for(let i=0; i<100; i++){
    console.log(i * i)
}

console.timeEnd("计时结束")    

6.  内存情况

console.profile('性能检测开始')
  // .... code here   这段时间的CPU情况
console.profileEnd('性能检测结束')  //

7.console.count(‘被执行的次数’)            console.count('当前function的名字被执行的次数') //统计代码被执行的次数 以便决定是否提取出来作为公共方法,开发环境下内置为AOP  

8. 自定义封装的log方法

 (function logUtils(){
        return log = function() {
            let ref = console.log
            ref.call(console, '%c sandy`s debug: ' + [].slice.call(arguments).join(' '), 'color: green; font-size: 15px;')
        }
    })()
log('hello')
 function log() {
       return log = console.log.bind(console)  //  在console方法上面绑定console.log方法  bind方法是接受传参的
    }

 9. console.clear()   清空控制台输出

 

 

 

 

 

二:alert

 

 

 

 

三:debuger之chrome浏览器

1.代码中debugger

2.在浏览器源码处打断点 

 

 

 

四:chrome之webstrome

 

转载于:https://www.cnblogs.com/njqa/p/9107658.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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