为什么我的vs2010现在无法在js上设置断点了?解决者给200分

hityct1 2016-09-29 04:12:24
以前vs2010上的js脚本是可以断点的,后来重装了系统,32位win7换成64位的了。现在只能用浏览器调试js了。求大侠解决!
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哦对了,你回忆一下,你的 ie 的首页又没有刚好被流氓网站(例如 hao123 之类的)篡改?
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建议你使用 vs2015,高版本的 vs 无需设置既可以调试 ie 上的网页。 如果vs 版本是高版本的,正确安装,再出问题,那么先看看这里的设置。(低版本的 ie 就用注册表来设置)
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引用 11 楼 hityct1 的回复:
[quote=引用 9 楼 sp1234 的回复:]
[quote=引用 4 楼 hityct1 的回复:]
回3楼,可以的调试的,我都用了几年了。但现在不行了,不知道是不是操作系统的问题。


检查一下你的vs 设置的默认浏览器是不是 IE。检查一下你的 IE 的版本。检查一下你的 IE 的“高级设置”有没有取消“脚本调试”。[/quote]

用的是ie9[/quote]

我的是 ie11。

当你确定使用的是 ie,vs 默认调试浏览器也是ie,那么看看 ie 这里的设置:
IE有时候会自己去设置这个属性,造成vs无法调试断点,或者当你明明关闭 ie 网页之后vs 正在“运行”的那个状态还没有改回停止运行,很可能就是这个问题。
hityct1 2017-02-09
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引用 9 楼 sp1234 的回复:
[quote=引用 4 楼 hityct1 的回复:] 回3楼,可以的调试的,我都用了几年了。但现在不行了,不知道是不是操作系统的问题。
检查一下你的vs 设置的默认浏览器是不是 IE。检查一下你的 IE 的版本。检查一下你的 IE 的“高级设置”有没有取消“脚本调试”。[/quote] 已经启用脚本调试了,没用。
hityct1 2017-02-09
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引用 9 楼 sp1234 的回复:
[quote=引用 4 楼 hityct1 的回复:] 回3楼,可以的调试的,我都用了几年了。但现在不行了,不知道是不是操作系统的问题。
检查一下你的vs 设置的默认浏览器是不是 IE。检查一下你的 IE 的版本。检查一下你的 IE 的“高级设置”有没有取消“脚本调试”。[/quote] 用的是ie9
hityct1 2017-02-09
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呵呵,还么解决,顶!
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引用 4 楼 hityct1 的回复:
回3楼,可以的调试的,我都用了几年了。但现在不行了,不知道是不是操作系统的问题。
检查一下你的vs 设置的默认浏览器是不是 IE。检查一下你的 IE 的版本。检查一下你的 IE 的“高级设置”有没有取消“脚本调试”。
hityct1 2016-10-25
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顶顶顶顶顶顶顶顶顶
王志威丶 2016-09-30
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用debugger呢?IE浏览器调试运行
hityct1 2016-09-30
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回3楼,可以的调试的,我都用了几年了。但现在不行了,不知道是不是操作系统的问题。
a754992265 2016-09-30
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那是不可以的,断点可以设,但是没用,不能调试js的 自己写alert,或者浏览器调试,火狐有firebug,去弄弄看吧
正怒月神 版主 2016-09-30
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http://blog.163.com/sun201201@126/blog/static/11864580200952771652557/
hityct1 2016-09-30
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顶顶顶顶顶顶
baidu_36272656 2016-09-30
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在JS 代码中 写上 debugger ,然后用IE浏览器调试,应该可以进断点的
allen0118 2016-09-30
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不是有 F12 吗,直接在脚本里面调试吧.
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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