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:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)中的应用,通过Matlab代码实现了对水下机器人的动力学建模与运动控制。重点探讨了将强化学习算法QLearning与传统PID控制相结合的方法,以提升AUV在复杂、时变及非线性水下环境中的自适应控制能力。文中系统分析了AUV的运动学与动力学特性,阐述了传统PID参数整定面临的挑战,并提出采用QLearning算法在线动态优化PID控制器的比例、积分和微分参数,从而实现对系统误差、响应速度、超调量等性能指标的综合优化。通过Matlab仿真实验验证了该复合控制策略在轨迹跟踪精度、抗外部干扰能力和系统鲁棒性方面的显著优势,充分展示了强化学习在智能水下装备自主控制领域的可行性和应用潜力。; 适合人群:具备自动控制理论基础、强化学习基础知识及Matlab编程能力的研究生、科研人员和自动化、海洋工程、机器人等相关领域的技术研发人员。; 使用场景及目标:①用于水下机器人、无人潜航器等智能移动装备的高精度运动控制系统设计与开发;②开展强化学习与经典控制理论融合创新的教学案例与科学研究;③解决传统固定参数PID控制器在面对模型不确定性和环境扰动时适应性差、控制性能下降的关键问题。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注QLearning算法中状态空间、动作空间的设计逻辑以及奖励函数的构建原则,深入理解其在参数寻优过程中的作用机制,并可通过调整环境参数和初始条件来测试算法的鲁棒性与泛化能力。

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