Debugging mixed‐environment programs with Blink

Programmers build large‐scale systems with multiple languages to leverage legacy code and languages best suited to their problems. For instance, the same program may use Java for ease of programming and C to interface with the operating system. These programs pose significant debugging challenges, because programmers need to understand and control code across languages, which often execute in different environments. Unfortunately, traditional multilingual debuggers require a single execution environment. This paper presents a novel composition approach to building portable mixed‐environment debuggers, in which an intermediate agent interposes on language transitions, controlling and reusing single‐environment debuggers. We implement debugger composition in Blink, a debugger for Java, C, and the Jeannie programming language. We show that Blink is (i) simple: it requires modest amounts of new code; (ii) portable: it supports multiple Java virtual machines, C compilers, operating systems, and component debuggers; and (iii) powerful: composition eases debugging, while supporting new mixed‐language expression evaluation and Java native interface bug diagnostics. To demonstrate the generality of interposition, we build prototypes and demonstrate debugger language transitions with C for five of six other languages (Caml, Common Lisp, C#, Perl 5, Python, and Ruby) without modifications to their debuggers. Using real‐world case studies, we show that diagnosing language interface errors require prior single‐environment debuggers to restart execution multiple times, whereas Blink directly diagnoses them with one execution. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于JNI的MATLAB图形显示在船舶数字化平台的应用

二维图形的显示是船舶数字化平台中一个重要的功能,采用纯粹的JAVA画图方式效果比较差,有些船舶专用的一些符号难以显示,并且图像不是很清晰,还涉及到相当复杂的编程,给整个船舶数字化平台带来很多的不便,而利用JAVA通过VC+ +实现MATLAB 的二维图形处理和显示,实现了船舶数字化平台的性能可视化和船型可视化,图像比较清晰,并且可以达到开发的需要,取得了良好的效果.     

一种Java与OpenCV结合实现的目标检测模块

提出一种Java与OpenCV结合实现的目标检测模块,详细讲述了利用JNI技术调用OpenCV目标检测方法的具体步骤和关键过程。该模块可很容易地与科研、工业等领域的Java视频系统集成。实验结果表明,集成了该模块的Java视频系统获得了较高的检测率和处理速度。     

Java MPI的实现

用 Ｊａｖａ编写 ＭＰＩ应用程序,则应用程序不仅更易于在各种异构网络环境下运行,而且能充分发挥现有的网络资源的能力。本文主要介绍如何实现Ｊａｖａ语言的ＭＰＩ。     

基于JNI的COM组件调用

介绍了Java语言本地方法．JNI及COM组件技术，并结合课件转换工具的实例讲述了如何在．java中调用COM组件，实现了java与COM技术的结合，有较高的应用价值，但COM技术主要应用于Windows平台，对Java平台的独立性有一定程度的影响。     

Java本地化技术实现对硬件的控制

采用JNI技术实现对硬件的控制,是纯Java程序设计中的首选方法.阐述了JNI的原理和实现流程,分析了JNI程序设计的步骤,利用一个访问硬件设备的实例说明了JNI的实现过程,提出了采用纯Java编程实现对系统外部硬件设备控制的方法,可广泛应用.     

JNI技术在数字机顶盒中的实现

介绍JNI技术在数字机顶盒中的实现方法，给出Java中的JNI技术及调用本地方法的实现步骤，阐述JNI技术在数字机顶盒中的应用及其实现的关键，重点给出两种栈操作的优化方法，实现JNI技术的相关汇编代码。     

智能家电无线网络控制系统开发

传统的嵌入式产品只能实现某种特定的功能,不能满足用户可变的丰富多彩的应用需求.为解决这个问题,本文设计了基于Linux下,用Java语言开发的嵌入式系统,以实现无线网络技术的远程智能家电控制系统.本文设计的主要特点是通过SUN公司提供的源代码,自己编译适合于arm板运行的JAVA虚拟机:CVM,然后在此虚拟机上编写用于控制家电产品的智能家电网关.     

基于智能手机远程监控的倒闸服务机器人系统

为解决传统模式下电力系统倒闸操作存在效率低、人力成本高的缺点,设计一种以服务机器人为平台并具有远程移动监控功能的倒闸服务机器人系统.系统本地端以搭载Android系统的ARM Cotex-A8工业开发板为主控模块,利用JNI技术实现ARM主控模块与专门定制的硬件功能模块交互通信;系统远程监控端以搭载Android系统的智能手机为远程移动监控平台,通过WiFi或3G/4G移动网络实现与服务机器人本地端网络通信.测试结果表明:服务机器人系统可以辅助倒闸操作并且实时远程监控,具有较高的可靠性、稳定性及管理的灵活性.     

基于OpenCV在Android平台下实现人脸识别

本文提出了使用OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）在Android平台下实现人脸识别的方法。首先,本文介绍了OpenCV2．4的人脸识别算法类FaceRecognizer的使用以及在windows平台下的实现,接着详细的阐述了利用AndroidT的JNIJavaNativeInterface）,并结合AndroidNDK（NativeDevelopmentKit）调用和编译openCV下的相关函数,生成共享函数库。经过实验的在Android下人脸识别效果良好。