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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顶
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:本文围绕使用Koopman理论识别机器人动力学的非线性系统展开,提出了一种基于数据驱动的方法,通过Koopman算子将复杂的非线性动力学系统映射到高维线性空间,从而实现对机器人系统动态行为的有效建模与辨识。文中系统阐述了Koopman理论的核心思想、观测函数的设计原则以及动态模式分解(DMD)算法在系统辨识中的具体应用,并结合Matlab代码实现了完整的建模与仿真流程。通过仿真实验验证了该方法在处理强非线性机器人系统时的高精度与鲁棒性,展示了其在模型降阶、状态预测、控制器设计等方面的重要应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事机器人控制、非线性系统建模、数据驱动控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现对复杂机器人非线性动力学系统的精确建模与辨识;②为先进控制器(如模型预测控制MPC、线性二次型调节器LQR等)提供高质量的线性化模型支撑;③推动数据驱动方法在实际机电系统与智能机器人中的工程化应用。; 阅读建议:读者应结合所提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解Koopman观测函数构造、DMD算法实现及参数调优过程,建议在不同类型的非线性系统上复现并改进算法,以全面提升理论认知与实际应用能力。

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