VC2005 没有可用于当前位置的源代码

lengmozaixian 2009-04-13 12:11:01
运行程序设置断点(逐过程调试),执行完设置断点的函数返回调用函数,继续执行完后出现“没有可用于当前位置的源代码”对话框,这是怎么回事?整个程序若不设置断点时能正确运行下去。网上查过,可能的解决方法:“解决方案属性页”对话框 ->“通用属性”->“调试源文件”,可是没找到“调试源文件”这个选项,请高手指点。
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oneal198712 2010-09-02
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顶楼上的,我也遇到同样的问题,按照21楼方法搞定,感谢!
纪飞 Jackie 2009-05-22
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LZ,你说的那个方法 是对的,估计 你没找对地方,
不是:工程属性页。
方法:
1、切换到:解决方案资源管理器
2、在 解决方案‘******’ (*个项目) 上 ,右键,属性
3、出现的 解决方案“******”属性页
4、点:通用属性->调试源文件
5、把:不查找这些源文件 文本框里 的 内容 都去掉
6、OK.
qzl123666 2009-04-14
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很有可能是你的程序与源代码不对应。有可能是你改了源代码,而程序没有重新生成,建议重新生成一下。
还有你是不是调用其他程序来调试你的程序,如果是的话估计可能是没有调用到。

ckc 2009-04-14
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比如你的程序中有
printf(".....");
这样的语句,你是没办法调试的
因为你没有printf实现的源代码
ysysbaobei 2009-04-14
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我也遇到相同问题,顶下
liubuweiright 2009-04-13
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你一直按F10,会出来的
liubuweiright 2009-04-13
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学习
liliangbao 2009-04-13
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[Quote=引用 1 楼 arong1234 的回复:]
是不是你试图返回系统库部分?源码只有你自己写的部分必然是可以返回的,如果属于系统代码,不一定可以调试
[/Quote]
Up 查一查~
Paradin 2009-04-13
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会出汇编阿吧
fairchild811 2009-04-13
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系统的不能搞吧
arong1234 2009-04-13
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你试图返回的上一级函数是你自己的函数还是系统的代码?如果是后者,这很正常啊

[Quote=引用 12 楼 lengmozaixian 的回复:]
谢谢11楼,出现提示对话框后,按确定,再按F5,可进入下一函数中设的断点,但不知道是怎么回事,有的断点之间能连接按F10,进行执行,有的执行后出现提示框需要再按F5。
还有个问题请教:为什么有的地方不能设置断点,提示“当前不会命中断点。还没有为该文档加载任何符号”。
[/Quote]
mengde007 2009-04-13
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我只能说仔细检查了
ysysbaobei 2009-04-13
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lengmozaixian 2009-04-13
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谢谢11楼,出现提示对话框后,按确定,再按F5,可进入下一函数中设的断点,但不知道是怎么回事,有的断点之间能连接按F10,进行执行,有的执行后出现提示框需要再按F5。
还有个问题请教:为什么有的地方不能设置断点,提示“当前不会命中断点。还没有为该文档加载任何符号”。
yangshufengoo 2009-04-13
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DSW文件不能全部被导入.
「已注销」 2009-04-13
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检查一下pdb文件是否生成?
重编译一次后是否问题依旧?
Hayden_yang 2009-04-13
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up.系统代码,不一定可以调试
sagegz 2009-04-13
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[Quote=引用 1 楼 arong1234 的回复:]
是不是你试图返回系统库部分?源码只有你自己写的部分必然是可以返回的,如果属于系统代码,不一定可以调试
[/Quote]
up~!
arong1234 2009-04-13
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是不是你试图返回系统库部分?源码只有你自己写的部分必然是可以返回的,如果属于系统代码,不一定可以调试
Jalien 2009-04-13
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你一直按F10会到系统库里面去 不让访问 只能按F5了
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内容概要:本文围绕基于CNN-BiLSTM-Attention混合神经网络模型的电力负荷预测展开研究,提出一种结合卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)与注意力机制(Attention)的深度学习框架,并通过Python代码实现高精度的短期与超短期负荷预测。该模型充分利用CNN对局部特征的提取能力,捕捉负荷数据中的周期性与趋势性模式;借助BiLSTM对时间序列前后向依赖关系的建模能力,增强对动态变化的感知;并通过Attention机制自适应地聚焦关键历史时刻,提升预测准确性。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及超参数调优方法,并在真实负荷数据集上进行了实验验证,结果表明该混合模型相比传统单一模型和其他基准模型具有更优的预测性能,尤其在应对非线性、非平稳负荷波动方面表现突出。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或时序预测相关工作的科研人员、工程师及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于电网调度、电力市场出清、需求响应管理等场景下的精细化负荷预测;②为研究人员提供一套完整的、可复现的深度学习负荷预测代码框架,推动AI技术在能源领域的落地应用;③帮助理解CNN、BiLSTM与Attention模块之间的协同机制及其在时序建模中的集成方式。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Python代码进行动手实践,重点掌握数据归一化、滑动窗口构造、模型搭建与训练技巧,并尝试在不同地区、不同季节的负荷数据上进行迁移测试,以深入理解模型泛化能力与调参策略。

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