深度deepin-IDE正式亮相,号称 “真正自主研发”

deepin 社区正式官宣 deepin-IDE(深度集成开发环境)—— 由深度公司自主研发,具有多语言、跨平台兼容特性的轻量级集成开发环境。

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功能介绍

deepin-IDE 除了包含 IDE 常用功能,如智能编辑器、高度可扩展的命令系统、工程管理、构建管理系统、插件系统等之外,还支持多种兼容协议、多种开发语言、代码版本管理集成、低开销的实时性能分析工具等。

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deepin-IDE 目前支持 C++、C、Java、Python、JavasSript 五种主流编程语言;内置语言服务器协议(LSP)、调试适配器协议(DAP);支持主流版本控制系统 Git、SVN;支持常用构建工具 Cmake、Maven、Ninja、Gradle 等。

功能界面预览

  • 语言支持

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  • 代码迁移

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  • 调试模式

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  • 反向调试

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  • 版本管理

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根据官方的介绍,deepin-IDE 采用了一些开源终端组件、功能组件,自研代码 14 万余行。

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此外,deepin-IDE 与 VS Code 没有关联。

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据了解,deepin-IDE 已经在内部开发了多年,之所以一直都默默无闻,是因为这期间都在不断完善特色功能,并攻克一些技术难题,还没有达到非常完善的地步。此外,由于缺少设计人员参与,整个界面由研发人员 “原生” 设计,非常朴素。

deepin-IDE 架构介绍

总体采用基于模块化框架开发,支持 C/C++、Java、Python 等多种编程语言,每一种开发语言均是以插件的方式接入。

其整体结构设计如下图所示:

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如上图所示,带颜色的模块均和特定的语言相关,对应通信中间件用的是 LSP(Language Server Protocol) 语言服务协议,可以基于该协议实现语法高亮、符号树、语法树等功能;调试相关的用的是 DAP(Debug Adapter Protocol) 调试适配协议,可以基于该协议实现被调试程序的启动、运行、断点命中、单步跳入、单步跳出等常用调试功能。

通过中间协议的适配,解耦了语言业务功能与实际功能提供者的依赖,让语言扩展变得可行。

目前,deepin-IDE 已全面开源:

仓库地址:

  • GitHub: https://github.com/linuxdeepin/deepin-unioncode

  • Gitee: https://gitee.com/deepin-community/deepin-unioncode

 deepin-unioncode 用户使用手册:https://bbs.deepin.org/post/261338

相关链接:https://mp.weixin.qq.com/s/DHJ0eNl6RbU2z2UY0GQtUQ

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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