使用BounderCheck能正确检测出Release版本程序的内存泄露吗?

HisinWang 2013-04-13 11:08:36
本人初使用BounderCheck工具来检测程序的内存泄露问题,
检测Debug版本的程序确实能正确的检测出来,但检测Release版本的程序虽然能检测到内存泄露
的量,但检测报告中指明的内存泄露的模块不正确,具体如下:

我写了一MFC对话框程序,Dlg_Test.exe,在该程序中有内存泄露
int *p = new int[1024];
p = NULL;

如果检测Debug版本,则指明Dlg_Test.exe存在4K的内存泄露,
但检测Release版本的话,则指明mfc80.dll存在4K的内存泄露。
很显然,检测release版本指明的模块不正确,
请问各位大侠:
怎样设置才能使结果正确呢?
谢谢。


现实情况,其他开发团队提供给我们使用的Release版本的dll,我们怀疑有内存泄露,得检测出来。
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renjinzhao 2015-07-05
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你好,我安装了bounderchecker之后,在vc中点击GO操作之后,报错,应用程序错误,无法正常启动。请问您知道这是怎么一回事儿么?代码没有问题,编译,运行都没有问题,就是这个bd不能启动。。求指教。
renjinzhao 2015-07-05
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你好,我安装了bounderchecker之后,在vc中点击GO操作之后,报错,应用程序错误,无法正常启动。请问您知道这是怎么一回事儿么?代码没有问题,编译,运行都没有问题,就是这个bd不能启动。。求指教。
菜牛 2013-04-16
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再好的工具也禁不住一些变态的代码考验。
大拙男 2013-04-15
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只用过debug下面检测,release版本没用过 但是楼主可以手动跟踪下内存的大小改变
一个傻冒 2013-04-15
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用windbg配合一下gflag来查。
oyljerry 2013-04-14
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直接提供递增的数据等,让别人分析
X MAN 2013-04-14
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没有用过这个工具,如果是MFC的程序,可以自动检测。
无言猪 2013-04-14
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没用过BounderCheck,不过怀疑别人的dll有泄露最好就是直接咨询对方技术人员描述现象,用最简单的例子来展现内存在不断增大的过程.用工具来检测的也不一定是泄露,可能是对方已知的,可能会在一定的时候释放.
HisinWang 2013-04-14
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怎么没有人解答呢? 呜呜。。。。。。
内容概要:本文介绍了如何利用 GitHub Copilot 辅助进行程序调试与 Bug 分析,强调 Copilot 不仅可用于代码生成,更是强大的代码分析与调试工具。文章详细阐述了 Copilot 在调试复杂问题、老旧项目维护和难以复现 Bug 场景下的优势,提了“先分析、再修改”的四步流程:分析原因→评估风险→提方案→修改代码,并推荐结合错误日志、用户操作等信息精准提问,提升 AI 回答质量。同时展示了如何通过 Copilot 增强调试能力,如自动加日志、异常保护、生成测试数据和性能分析。最后通过游戏拾取系统的实际案例,说明如何结构化描述问题以获得有效反馈。; 适合人群:具备一定开发经验,正在参与项目调试或维护工作的程序员,尤其是面对复杂逻辑、历史代码或难复现 Bug 的 1-3 年开发者;也适合希望提升 AI 协作能力的技术人员。; 使用场景及目标:①快速定位偶发性崩溃、数据异常等问题根源;②理解无文档或结构混乱的老代码模块;③优化调试流程,借助 AI 生成诊断建议、修复方案与测试用例;④构建更具健壮性的程序,提前发现潜在缺陷。; 阅读建议:学习者应结合自身项目中的真实问题,按照文中提供的结构化提问模板实践,逐步训练与 Copilot 的协作能力,重视问题描述的完整性与准确性,避免直接要求修改代码,优先通过分析提升对系统的理解。
内容概要:本文针对高精度电流控制下的永磁同步电机(PMSM)参数辨识难题,提一种基于粒子群优化算法(PSO)的多参数辨识模型,并在Simulink环境中完成系统级仿真实现。研究旨在克服传统控制中因电机参数(如定子电阻、交直轴电感、永磁磁链等)随温度、负载变化而失配所导致的电流控制性能下降问题。通过构建以电流跟踪误差为核心的适应度函数,利用PSO算法全局寻优能力强的特点,实现对关键电机参数的在线或离线精确辨识。文中详述了PSO算法的实现机制、参数初始化策略、收敛判据设计以及与PMSM矢量控制系统的集成方法,验证了该方案在不同运行工况下的辨识精度、收敛速度与鲁棒性,显著提升了电流环的动态响应品质与稳态控制精度。; 适合人群:具备电机驱动控制、现代控制理论及优化算法基础,熟悉MATLAB/Simulink仿真平台,从事高性能PMSM控制系统研发的研究生、高校科研人员及自动化、电力电子领域的工程师;特别适合正在开展参数自适应、智能控制算法应用等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①应用于高端制造装备、电动汽车驱动系统、精密伺服系统等对电流控制精度要求严苛的场合;②解决实际工程中因电机温升、老化等因素引发的参数漂移问题,提升系统长期运行稳定性;③作为智能优化算法与电机控制深度融合的教学案例,帮助理解PSO在复杂非线性系统参数辨识中的应用逻辑与实现路径。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行复现实验,重点剖析PSO算法模块与电机控制模型的接口设计、适应度函数的构建原则及参数敏感性分析方法,可进一步尝试引入其他先进优化算法(如GWO、HHO)进行性能对比,以深入掌握不同智能算法在工程辨识问题中的适用性与优劣。

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