高分求教-----VC下多线程调试的方法或工具!!!!

DouDouBug 2005-03-14 12:02:49
如题,谢谢!!!!
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wangk 2005-03-14
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在线程里面下条件断点，这样会比Trace好一点。
darkstar21cn 2005-03-14
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过来看看，我一直是用写入文件的方法来调试的，有时输出太多，用trace会被刷得头晕的。
sevencat 2005-03-14
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outputdebugstring也可以。
BoxFan 2005-03-14
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oyljerry 2005-03-14
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一般用Trace输出或写入文件来查看
老夏Max 2005-03-14
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TraceWin的例子参考：
http://www.vckbase.com/document/viewdoc/?id=557
老夏Max 2005-03-14
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输出相关信息到文件，或者是使用TraceWin工具。
skyupsky 2005-03-14
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用TRACE（）输出一些重要的信息到Debug框，可以帮你监视线程的运行情况
Oracle 网络配置
这里 “Oracle网络”，并不是指TCP/IP这种网络知识，而是指Oracle自己定义的一套逻辑和概念，它们控制着客户端与数据库的连接。 Oracle 网络中的概念： listener: listener是独立于实例的Oracle服务器端进程，专门用于受远程连接。 每个客户端在服务器端对应一个服务进程（server process（PGA））。 但客户端首次连接的时候，不是直接连接服务进程（server process），而是先连接listener，listener再为这个客户端分配或创建一..
工作中使用到的单词（软件开发）
１．エイリアス 　　alias 别名 powershell使用 get-help 命令时，会得到与此命令 相关（别名）的命令 ２．プロキシ　proxy　代　理 ３．プロモート 　 promote 促进，提升 　　开发的系统新功能上线发布，有时会使用到这个词，比如 STプロモート 还有使用リリース这个词的。比如STリリース。个人认为两者含义相同。 ４．見逃し　み................................................................
YOLO26算法城市道路车辆目标检测+训练好的模型+1899张数据集+pyqt可视化界面.zip
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[公交车(bus), 车辆(vehicle)] · 训练集：1899 张 · 验证集：0 张 · 测试集：0 张 · 总计：1899 张 该数据集聚焦于城市道路环境下的车辆检测任务，旨在为智能交通系统提供高质量的标注数据支持。通过采集真实道路场景中的各类车辆图像，该数据集能够有效支撑车辆识别与分类模型的训练与优化，具有较高的实用价值和研究意义。数据集覆盖了多种车辆类型，包括公交车和普通车辆，为复杂交通环境下的目标检测提供了丰富的样本。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 96 个 epoch，最终轮指标： 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.9884 Precision | 0.9513 Recall | 0.9659 train/box_loss | 0.0783 train/cls_loss | 0.0416 val/box_loss | 0.1259 val/cls_loss | 0.0771 【训练过程分析】 96 轮训练后 mAP50 达到 0.9950，模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降，后段趋于平稳，val_loss 无反弹，没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9884，和 mAP50 差距仅 0.01，框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9513、Recall 0.9659，精召双高，模型对公交车、车辆的检测能力强。多类检测中，不同类别性能可能有差异，需关注难例类别的表现。 【预测效果展示...
Java 代码审查 Skill｜37 条规则一键扫描，RuoYi 项目 CI 门禁防 Bug
本文为「Skill 应用」系列第七篇，针对 RuoYi 系项目代码审查标准不一、框架约定易踩坑、人工 CR 效率低的痛点，推出 java-review 代码审查 Skill。 内置 37 条三级固化规则，覆盖 Bug、并发事务、性能、安全、RuoYi 专项五大类，预置 Spring Security 与 Sa-Token 双变体白名单；输出分级评审报告，支持四级精准抑制误报，自带回归自测，可渐进接入 CI 门禁。 全程本地运行仅依赖 Python 标准库，适配 Trae、OpenClaw 双平台，配套资源包可在主页资源区下载。
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