在eclipse里debug(调试)blackberry程序

本文介绍了在BlackBerry应用开发过程中如何使用调试工具进行程序调试,包括启动模拟器调试的方法及如何利用断点、变量查看等功能定位问题。同时,还推荐了使用jadClipse查看反编译后的API代码。

因为blackberry应用程序无法使用System.out.print()方法。(我不知道,如果有人知道可以留言)

所以debug是非常有用的东西。

一般启动debug有2种方式,

  debug as --> running blackberry simulator  (适合已近开启了一个blackberry模拟器)

or debug as --> blackberry simulator   (再没开模拟器的情况下,直接启动模拟器debug)

 

然后设置断点,当程序执行到断点的时候,eclipse会跳入debug模式。

 

按F5/F6跟进,当执行语句有变量时,在eclipse右上角的 variables 框里,会有变量的值,或者对象里的成员。

也可以通过 鼠标 选择 变量,单击右键 --> watch 来查看变量值。

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偶尔会遇到程序跟进到了API中的class的情况,

可以下载 jadClipse || http://jadclipse.sourceforge.net/wiki/index.php/Main_Page

来查看反编译class文件。

 

配合 jad || http://www.varaneckas.com/jad

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http://www.iteye.com/topic/147977 写道
1、JDK自带的src.zip里源代码并不完整,不能查看相关类的源文件(当然,喜欢的话可以反编译)。譬如,以sun.开头的包就不包含在src.zip这个压缩包中。
解决办法:下载完整的源文件包,调试时附加给Debugger 即可。

2、默认的 rt.jar没有行号信息,虽然有源代码,但是不能Eclipse的默认JVM即可。

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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