IDEA--debug

1. 单点调试的三个级别

在这里插入图片描述

  • Step into:在单步执行时,遇到子函数就进入并且继续单步执行。
  • Step over:在单步执行时,在函数内遇到子函数时不会进入子函数内单步执行,而是将子函数整个执行完再停止,也就是把子函数整个作为一步。
    在不存在子函数的情况下和 step into 效果是一样的
  • Step out:当单步执行到子函数内时,用step out就可以执行完子函数余下部分,并返回到上一层函数。

具体使用哪一种?

  • 在 “有限步Step Into” 之内 ,一定能调试到想了解的内容。但花费的时间可能比较久。
  • 无先验知识下的调试经验是:尽量不使用 Step Over,而仅仅使用 Step Into 和 Step Out 去进行调试。这样做的话既进去看了尽量不错过答案,又不会因为一些复杂的细节而浪费时间。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/594248.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

用树莓派2B当web服务器

树莓派2,卡片大小,arm 32位cpu,512G内存。我找了一下购买记录,2013年12月15日买的。带网线接头。属于树莓派2B。以前下载的操作系统还在。是2014年的操作系统,文件名是:2014-09-09-wheezy-raspbian_shumeip…

C语言之整形提升和算术转换

目录 前言 一、整形提升 二、算术转换 总结 前言 本文主要介绍C语言中的整形提升和算术转换的概念和意义,以及例题帮助理解,了解之后,我们就能知道在C语言中,字符型变量如何计算以及如果变量的类型、字节大小不一致的情况下&am…

前端工程化06-JavaScript模块化CommonJS规范ES Module

7、JavaScript模块化 在js开发中,他并没有拆分的概念,并不像java一样他可以拆分很多的包,很多的类,像搭积木一样完成一个大型项目的开发,所以js在前期的时候并不适合大型后端的项目开发,但是这些问题在后来…

Android 10.0 Launcher3 app页面调整workspace边距app行距变小功能实现

1.前言 在10.0的系统rom定制化开发中,在launcher3的一些开发定制功能中,在对于大分辨率比如1600*2560的设备进行开发的时候, 会在竖屏的时候,在默认7*4的布局的时候,显得行距有点宽,这样就需要调整整个CellLayout的上下左右边距,然后就 会显得行距会小一点,接下来具体…

ASP.NET网上书店

摘要 本设计尝试用ASP.NET在网络上架构一个电子书城,以使每一位顾客不用出门在家里就能够通过上网来轻松购书。本文从理论和实践两个角度出发,对一个具有数据挖掘功能电子书城进行设计与实现分析。论文首先较为详尽地介绍了面向对象分析与设计的有关概念…

基于Springboot的房屋租赁管理系统(有报告)。Javaee项目,springboot项目。

演示视频: 基于Springboot的房屋租赁管理系统(有报告)。Javaee项目,springboot项目。 项目介绍: 采用M(model)V(view)C(controller)三层体系结构…

图中有几个三角形

让我们先把三角形进行分类:1块组成的三角形、2块组成的三角形、依此类推。 1块组成的三角形有4个: 2块组成的三角形有:12,13,14,23,24,34.其中,14,23构不成三角形. 3块组成的三角形有:123,124,134,234。但…

贪心算法(活动选择、分数背包问题)

一、贪心算法 贪心算法是指:在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择,而不从整体最优考虑,做出的仅是在某种意义上的局部最优解。 …

流畅的Python阅读笔记

五一快乐的时光总是飞快了,不知多久没有拿起键盘写文章了,最近公司有Python的需求,想着复习下Python吧,然后就买了本Python的书籍 书名: 《流畅的Python》 下面是整理的一个阅读笔记,大家自行查阅&#xf…

Python 全栈系列241 GFGo Lite迭代

说明 随着整个算网开发逐渐深入,各个组件、微服务的数量、深度在不断增加。由于算网是个人项目,我一直按照MVP(Minimum Viable Product )的原则在推进。由于最初的时候对架构、算法和业务的理解并没有那么深刻,所以MVP的内容还是在不断变化&…

选择深度学习框架:TensorFlow 2 vs PyTorch

TensorFlow 2 vs PyTorch 选择深度学习框架:TensorFlow 2 vs PyTorchTensorFlow 2概述TensorFlow 2的优点TensorFlow 2的缺点 PyTorch概述PyTorch的优点PyTorch的缺点 选择建议对于选择困难症的人,我给你们的答案——PyTorch选择理由:结论&am…

数据结构(C):玩转链表

🍺0.前言 言C之言,聊C之识,以C会友,共向远方。各位博友的各位你们好啊,这里是持续分享数据结构知识的小赵同学,今天要分享的数据结构知识是链表,在这一章,小赵将会向大家展开聊聊链表…

常用语音识别开源四大工具:Kaldi,PaddleSpeech,WeNet,EspNet

无论是基于成本效益还是社区支持,我都坚决认为开源才是推动一切应用的动力源泉。下面推荐语音识别开源工具:Kaldi,Paddle,WeNet,EspNet。 1、最成熟的Kaldi 一个广受欢迎的开源语音识别工具,由Daniel Pove…

Servlet框架

简介 Servlet是运行在web服务器或应用服务器上的程序,他是作为来自web浏览器或其他http客户端的请求和HTTP服务器上的数据库或应用程序之间的中间层。 使用Servlet可以手机来自网页表单的用户输入,呈现来自数据库或者其他源记录,还可以动态创…

IDEA访问不到静态资源

背景 我在resources下创建static文件夹,再创建front文件夹放前端资源,里面有index.html,游览器输入localhost:8011/front没反应。(resources/static/front/index.html) 解决办法 重启idea,清楚idea缓存&am…

设计模式之服务定位器模式

想象一下,你的Java应用是一座庞大的迷宫,里面藏着无数宝贵的服务宝藏,而你正需要一张精确的藏宝图来指引方向,迅速找到并利用这些宝藏。服务定位器模式,正是这样一张神奇的地图,它帮你动态定位并获取应用中…

stl容器 string类的基本操作

目录 一.string类的构造 二.string类的输出 1.传统字符串输出 2.通过迭代器进行输出 ​编辑 3.C11标准的范围for输出加auto推导类型 三.string类的各种迭代器 begin()和end() 利用迭代器遍历输出 利用迭代器修改字符串的字符 rbgin()和rend() 利用迭代器遍…

[论文阅读]Adversarial Autoencoders(aae)和代码

In this paper, we propose the “adversarial autoencoder” (AAE), which is a probabilistic autoencoder that uses the recently proposed generative adversarial networks (GAN) to perform variational inference by matching the aggregated posterior of the hidden …

【人工智能基础】RNN实验

一、RNN特性 权重共享 wordi weight bais 持久记忆单元 wordi weightword baisword hi weighth baish 二、公式化表达 ht</sub f(ht - 1, xt) ht tanh(Whhht - 1 Wxhxt) yt Whyht 三、RNN网络正弦波波形预测 环境准备 import numpy as np import torch …

服务器端优化-Redis内存划分和内存配置

6、服务器端优化-Redis内存划分和内存配置 当Redis内存不足时&#xff0c;可能导致Key频繁被删除、响应时间变长、QPS不稳定等问题。当内存使用率达到90%以上时就需要我们警惕&#xff0c;并快速定位到内存占用的原因。 有关碎片问题分析 Redis底层分配并不是这个key有多大&…