之前看ogitor ,第一次看到那么多代码~~不知道从哪里下手,而且好多东西都不会Ogre什么的都不是很清楚,对ogitor的代码结构的了解就更不用提了.晕头转向的 不知道从哪里下手,一点点的看起来好吃力.后来从博客中看到了说understand的 ,当时用了一下可以从源代码生成类图 感觉很不错.不过由于考试啊乱七八糟的原因放了一段时间之后又由于系统出了问题重装后把他弄丢了,今天想用结果怎么也找不到是什么,连名字都忘了  汗~~以后要及时记录啊  找了几乎一天终于又找回来了 呵呵感觉比ratio

系统:Ubuntu16.04 x64 安装 安装包 下载地址: part1:http://download.csdn.net/detail/p942005405/9711128 part2:http://download.csdn.net/detail/p942005405/9711134 网盘:https://pan.baidu.com/s/1i52nrut 如果上述地址不能用,参考资料[2]中有更多的下载地址. 安装 解压(如果你是通过part1/part2下载的文件,还需用安装rar解压工

源代码阅读工具(Scientific Toolworks Understand)的特色 1.支持多语言:Ada, C, C++, C#, Java, FORTRAN, Delphi, Jovial, and PL/M ,混合语言的project也支持 2.多平台: Windows/Linux/Solaris/HP-UX/IRIX/MAC OS X 3.代码语法高亮.代码折迭.交叉跳转.书签等基本阅读功能. 4.可以对整个project的architecture.metrics进行分析并输出报表.

1.win7 64位下安装 1)下载Understand.4.0.908.x64.rar. 2)解压之,直接运行里面的Understand-4.0.908-Windows-64bit.exe. 3)选择如下 之后,点击“Add Eval or SDL (RegCode)”,如下图: 4)出现如下界面 进入破解程序生成code,如下 将生成的code填入即可,可以不用填写email.ok! 2.Linux下安装understand 为了能方便的看代码,想安装 Scientific Toolwork

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标签(空格分隔): code SLAM是一个大型的项目,而且通常都是基于linux平台的.对于大部分没有linux经验的人来说,如何在linux下拥有vs代码阅读体验就非常重要了.这篇博客就简答的介绍下大型的项目如何阅读,并介绍几个代码阅读.开发神器. 为了能够快速的了解开源项目,可以尝试下面的步骤: 仔细的阅读论文,了解整个项目的原理 下载代码并编译,在编译之前需要认真阅读README,遇到的任何问题可以再github issue上提,也可以查看issues,看是否有人遇到相同的问题 阅读文档

看源码人们一般会想到source insight这款软件可是这款软件目前只支持windows平台,那如果我想在Linux平台上审阅代码呢, 没关系还有一款强大的软件understand,这款软件能够生成复杂函数之间的关系图,代码跟踪,高亮显示,等等.从官网下载 安装包(不过好像是编译好的可执行文件,因为他是不开源的).

Understand 2.0是一款源代码阅读分析软件,功能强大.试用过一段时间后,感觉相当不错,确实可以大大提高代码阅读效率.由于Understand功能十分强大,本文不可能详尽地介绍它的所有功能,所以只列举本人认为比较重要或有特色的功能,以做抛砖引玉之举. Understand 2.0可以从http://www.scitools.com/下载到,安装后可以试用15天. 使用Understand阅读代码前,要先创建一个Project,然后把所有的源代码文件加入到这个Project里.这里我创建了

之前用Windows系统,一直用source insight查看代码非常方便,但是年前换到mac下面,虽说很多东西都方便了,但是却没有了静态代码分析工具,很幸运,前段时间找到一款比source insight软件还强大的代码静态分析工具,堪称神器–Understand.这款软件具有强大的代码静态分析功能,并且可以绘制各种流程图,不幸的是没有发现Windows版本,只看到mac版和Linux版本,因此用Windows系统的朋友抱歉了. 因为工作太忙,还没有时间详细的研究一下使用方法,只是简单的了解

重复无聊的定义 测试驱动开发,英文全称Test-Driven Development,简称TDD,是一种不同于传统软件开发流程的新型的开发方法.它要求在编写某个功能的代码之前先编写测试代码,然后只编写使测试通过的功能代码,通过测试来推动整个开发的进行.这有助于编写简洁可用和高质量的代码,并加速开发过程.(来源百度百科) 重复无聊的过程 测试驱动开发的基本过程如下: 快速新增一个测试(编者注:并非快速) 运行所有的测试(有时候只需要运行一个或一部分),发现新增的测试不能通过 做一些小小的改动,尽快

转载注明:http://blog.csdn.net/guo8113/article/details/41120491 Netra(DM8168)处理器是个多核处理器,每一个核之间相互独立却又相互关联,怎样高效简洁地利用每一个核完毕一套系统功能是很关键的.RDK这套软件平台就是针对这样的多核平台设计的一套多通道视频应用方案.主要用于DVR.NVR.IPNC之类的产品. 这个软件框架结构同意用户创建不同的多路数据流来实现视频的採集.视频处理(DEI.Noise Filter.Encode.Decod

bootchart--检测linux启动性能的软件 摘自http://www-128.ibm.com/developerworks/library/l-boot-faster/index.html?ca=dgr-lnxw01FC-FastLinuxBoot, Parallelize applications for faster Linux booting ,有兴趣的可以去读原文.也可以直接从http://www.bootchart.org/下载软件. bootchartd作为一个deamon在

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Scitools出品的Understand 2.0.用了很多年了,比Source Insight强大很多.以前的名字叫Understand for C/C++,Understand for Java,Understand for Ada,最近这几年合并成了一个产品. 最值得一提的是各种关系图的绘制,以及在这些图上的交互操作:Declaration Graphs / Hierarchy Graphs / Control Flow Graphs / Dependency Graphs / UML C

Scientific Toolworks Understand是一款定位于代码阅读的软件.界面用Qt开发的. 软件特性: 1.支持多语言:Ada, C, C++, C#, Java, FORTRAN, Delphi, Jovial, and PL/M ,混合语言的project也支持 2.多平台: Windows/Linux/Solaris/HP-UX/IRIX/MAC OS X 3.代码语法高亮.代码折迭.交叉跳转.书签等基本阅读功能. 4.可以对整个project的architecture.

Deep history 深度学习的历史 The roots of deep learning reach back further than LeCun’s time at Bell Labs. He and a few others who pioneered the technique were actually resuscitating a long-dead idea in artificial intelligence. 深度学习的研究之根是在LeCun在Bell实验室研究之前的.

Understand:高效代码静态分析神器详解(一) Understand   之前用Windows系统,一直用source insight查看代码非常方便,但是年前换到mac下面,虽说很多东西都方便了,但是却没有了静态代码分析工具,很幸运,前段时间找到一款比source insight软件还强大的代码静态分析工具,堪称神器–Understand.这款软件具有强大的代码静态分析功能,并且可以绘制各种流程图.另外,Understand拥有Windows版本.mac版本和Linux版本,所以在这三种

操作系统 解释堆和栈的区别. 分配在堆的内存与分配在堆栈的内存有什么不同 分配在堆的内存要手动去释放 线程与进程的区别 多线程中栈与堆是公有的还是私有的 在多线程环境下,每个线程拥有一个栈和一个程序计数器.栈和程序计数器用来保存线程的执行历史和线程的执行状态,是线程私有的资源. 其他的资源(比如堆.地址空间.全局变量)是由同一个进程内的多个线程共享 mutex mutex - C++ Reference http://www.cplusplus.com/reference/mutex/mutex

Language learning 自然语言学习 Facebook’s New York office is a three-minute stroll up Broadway from LeCun’s office at NYU, on two floors of a building constructed as a department store in the early 20th century. Workers are packed more densely into the ope

Teaching Machines to Understand Us   By Tom Simonite  MIT Technology Review Vol.118 No.5 2015 让机器理解我们  作者 Tom Simonite  MIT科技评论 2015年第118卷5号 A reincarnation of one of the oldest ideas in artificial intelligence could finally make it possible to truly