Doxygen介绍

本文介绍Doxygen作为代码描述的文档系统,包括其支持的语言、生成的文档格式、可视化文档关系的功能以及配置文件的使用方法。特别强调了配置文件中的关键设置,如项目基本配置、代码缩进尺寸、输出格式、函数类型处理等。

Doxygen是代码描述的文档系统。开源,跨平台,类似JavaDoc。完全支持:C、C++、Java、Objective-C和IDL语 言,部分支持PHP、C#。注释的语法与Qt-Doc、KDoc和JavaDoc兼容。

Doxgen可以生成:HTML,Latex,RTF等格式文档。同时支持数学公式的生成。

可自动生成的包含依赖图(include dependency graphs)、继承图(inheritance diagram)以及协作图(collaboration diagram)来可视化文档之间的关系.

支持平台:Linux,Unix,Windows 9x/NT。

需要注意的是doxygen并不处理所有的注释,doxygen重点关注与程序结构有关的注释,比如:文件、类、结构、函数、变量、宏等注释,而忽略函数内变量、代码等的注释。


Doxygen执行时,需要一个配置文件。它随身携带了一个DoxyWizard,可以用来方便的配置。

DoxyWizard分成三部分:

【Wizard】:配置项目的基本信息。

【Expert】:详细的配置信息。

【Load】:可以直接加载一个已编写好的配置文件。



【Expert】:只解释个人认为比较实用的设置。随时可能更新。

Project:主要包括项目的基本配置。

TAB_SIZE:帮助文件中,代码缩进尺寸。建议按照代码习惯设置。(例如我设置为4)

OPTIMIZE_OUTPUT_FOR_C:是否将描述性文字,以C为标准。如果是C代码,建议选择。

SUBGROUPING:暂未理解含义(转载LZ认为此设置比较重要)。

Build:比较关键的配置页面。

EXTRACT_ALL:输出所有函数。但private和static函数不受此属性管制。

EXTRACT_PRIVATE 表示输出private函数。

EXTRACT_STATIC 表示输出static函数。

HIDE_UNDOC_MEMBERS:没有使用Doxygen格式描述的文档不生成。但,使用EXTRACT_ALL,则此属性无效。

INTERNAL_DOCS输出注解中的@internal部分。

CASE_SENSE_NAMES:是否使用全部小写来标注名称。对C/C++等大小写敏感语言,不能使用。

SHOW_INCLUDE_FILES:是否显示包含文件。开启,则会生成一个页面,用来显示所有包含文件列表。(建议自己尝试效果后再决定是否使用)

SORT_MEMBER_DOCS:开:,按照函数名字母排序。关:按照解释顺序排序。

SHOW_USED_FILES:是否在函数和类帮助文件下,显示其来源文件。

SHOW_FILES:是否现实文件列表页面。
Messages:设置编译时的输出信息选项。主要用来提醒一些输入的语法错误。

QUIET:是否关闭编译时的输出信息。

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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