在Linux下面可以使用下面几种形式对C语言进行调试: 1 gdb gdb program 这是最原始的调试方法,若非熟悉命令行,这种方式其实是比较麿人的.有兴趣的可以参考一些我之前的博文.http://www.cnblogs.com/tfanalysis/p/3543020.html 这里再附一图: 2 gdbtui gdbtui program 比gdb的方式更加友好一些,但也不大好用. 3 ddd 安装ddd之后运行 ddd program 4 nemiver 安装了nemiver之后运行

前言: 很久前,我发过两篇文章,分别介绍自定义代码版和可视化调试: 1:Visual Studio 小技巧:自定义代码片断 2:自定义可视化调试工具(Microsoft.VisualStudio.DebuggerVisualizers) 具体可以用两张图来表示: 1:自定义代码片断: 2:可视化调试工具: 问题来源: 某次,我发现自己的可视化调试的类库有点旧,想更新一下,却发现: 电脑上安装了VS2005.VS2008.Vs2012几个版本的VS,要到处打开路径,复制,粘贴,很烦. 复制完还得测

C语言中的调试小技巧 经常看到有人介绍一些IDE或者像gdb这样的调试器的很高级的调试功能,也听人说过有些牛人做工程的时候就用printf来调试,不用特殊的调试器.特别是在代码经过编译器一些比较复杂的优化后,会变得“难以辨认”,使用调试器也变得有些头疼.先举个简单的例子: 1 #include <stdio.h> 2 3 int main(){ 4 int a[6], i, sum = 0; 5 for(i = 0; i<6; i++) 6 a[i] = i<<2; 7 a[

直接上代码,引用CommTools.dll.包括aspx显示页面和aspx.cs获取反射数据源代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; using CommTools; namespace WebAppReflector { public partial c

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当我们用VC\C#调试halcon代码的时候,通常会遇到一个头痛的问题,我们无法看到halcon变量的调试信息 如下图:什么鬼...什么鬼   比如我们想看一个double数值变量,我们需要 double score = htScore.D() 或者当我们想看一个image.region的中间处理结果时,我们需要存文件或者输出到窗口中 如此的繁琐以至于大大降低了开发效率.   然而这些烦恼在halcon12中得到了解决! halcon12新特性:支持Visual Studio 的可视化调试插件.

最棒的7种R语言数据可视化 随着数据量不断增加,抛开可视化技术讲故事是不可能的.数据可视化是一门将数字转化为有用知识的艺术. R语言编程提供一套建立可视化和展现数据的内置函数和库,让你学习这门艺术.在可视化的技术实现之前,让我们先看看如何选择正确的图表类型. 选择正确的图表类型 基本的展现类型有如下四种: 1.   比较 2.   组成 3.   分布 4.   关系 为了确定哪一种类型的图表适合你的数据,我建议你应该回答一些问题比如, § 在一个图表中你想展现多少个变量? § 每个变量中你会显

UE4.21前的版本采用的是NVIDIA的PhysX做为其默认的物理引擎,用于计算3D世界的碰撞查询与物理模拟.自4.21版本开始改物理调用接口,但这并不是闲来重构代码,果然在2019GDC大会上放出了正在自建Chaos物理系统的消息,从4.22预览版中已经可以看到相关代码,官方预计4.23就可以开始使用,还是值得期待的. 最近打算重点研究下物理系统,知乎上已经有相当不错的研究报告了,强烈推荐看的是: Jerish:<Exploring in UE4>物理模块浅析[原理分析]​zhuanlan

在项目开发的过程中,不可避免的会遇到调试代码的情况. 刚开始写代码时,我们想看具体执行到哪儿时,往往这么写: printf("***** Code is here! *****\n"); 随着调试信息的不断增多,我们项目中的printf()函数到处都是,因此,当调试完成时,发现需要注释掉所有的调试代码将非常痛苦.于是,我们通过宏定义对代码进行了这样的改造: 首先,定义调试宏: #define _DEBUG_IS_MY 然后,在需要添加调试代码的地方,添加以下代码: #ifdef _DE

数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析. "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的.R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解. 绘制基本直方图 本例选用如下测试集: 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表

散点图简介 散点图通常是用来表述两个连续变量之间的关系,图中的每个点表示目标数据集中的每个样本. 同时散点图中常常还会拟合一些直线,以用来表示某些模型. 绘制基本散点图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用散点图函数geom_point()便可绘制出基本散点图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(ah, aes(x = ageYear, y = heightIn)) + # 散点图函数 geom_point()

折线图简介 折线图通常用来对两个连续变量的依存关系进行可视化,其中横轴很多时候是时间轴. 但横轴也不一定是连续型变量,可以是有序的离散型变量. 绘制基本折线图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_line()便可绘制出基本折线图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(BOD, aes(x = Time, y = demand)) + # 折线图函数 geom_line()     运行结果:

条形图简介 数据可视化中,最常用的图非条形图莫属,它主要用来展示不同分类(横轴)下某个数值型变量(纵轴)的取值.其中有两点要重点注意: 1. 条形图横轴上的数据是离散而非连续的.比如想展示两商品的价格随时间变化的走势,则不能用条形图,因为时间变量是连续的: 2. 有时条形图的值表示数值本身,但也有时是表示数据集中的频数,不要引起混淆: 绘制基本条形图 本例选用测试数据集如下: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_bar(stat

前言 ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据到图

有时候会用R语言写一下简单的脚本处理函数,加入需要调试的话可以按照下面的步骤进行: fun <- function(x , y){ x + y x - y x * y x / y } debug(fun) 先创建一个简单的函数,然后用debug() 函数对创建的fun()函数进行debug.这时控制台没有任何变化,但是当再次运行创建函数时会进入debug状态: fun( + ) debugging + ) debug at #: { x + y x - y x * y x/y } Browse[

1.此文档演示如何使用gdb调试c语言代码. 代码如下: #include <stdio.h> /*函数声明*/ void digui(int n); int main() { ; digui(n); ; } void digui(int n) { printf("level1-value of %d\n",n); ){ digui(n-); } printf("level2-value of %d\n",n); } 2.编译debug模式下的程序,编译

今天get到一个在linux下gdb调试程序的技巧和大家分享一下!平时我们利用gcc进行编程,进行程序调试时,观察程序的跳转等不是这么直观.都是入下的界面! 但是如果我们在编译连接时上加了-g命令生成的可执行文件,用gdb -tui -q p2psrv(要debug的命令),就可以进入一个类似的可视化的调试界面. 之后相信一些基本的gdb操作大家都应该清楚. backtrace:查看各级函数调用及参数 finish:连续运行到当前函数返回为止,然后停下来等待命令 frame(或f) 帧编号 :选

1.npm安装Node Inspector工具,全局安装 命令行执行npm install -g node-inspector 2.启动Node Inspector工具,命令行执行 node-inspector 3.新开一个窗口使用--debug或者--debug-brk执行程序,例如node --debug app.js 4.google浏览器输入localhost:8080/debug?port=5858,进入调试界面 5.新开窗口正常访问程序,取决于第三步中的服务端口.

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前言 绘制统计图形时,半数以上的时间会花在调用绘图命令之前的数据塑型操作上.因为在把数据送进绘图函数前,还得将数据框转换为适当格式才行. 本文将给出使用R语言进行数据塑型的一些基本的技巧,更多技术细节推荐参考<R语言核心手册>. 数据框塑型 1. 创建数据框 - data.frame() # 创建向量p p = c("A", "B", "C") # 创建向量q q = 1:3 # 创建数据框:含p/q两列 dat = data.fra

使用CodeBlocks调试程序 首先要注意,只有打开projects(.cbp文件)的情况下才能debug,单独打开.c文件是不能debug的 1.在行号旁边左键,出现红点,表示为断点breakpoint 2.点击红色箭头,开始调试 此时红色断点出现黄色三角形 并出现命令行对话框,按Fn+F7按部开始调试 3.点击右边倒数第二个图标,里面有watches,表示监控变量的取值