SourceInsightComment使用说明

本文介绍如何使用SourceInsight中的宏自动添加文件头、函数名、日期等注释,提高编程效率。通过简单的配置步骤,可以快速为代码添加标准化注释。

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我们平时写程序或者修改代码的时候,经常为写注释而烦恼。不写吧,别人看代码不容易理解,自己要不了多久也会忘记;写吧,又费时又费力,常常为统一、调整注释格式花费很多时间和精力。

其实,写注释是很好的编程习惯,它不仅可以使看程序的人容易理解,也会使我们写程序的人思路更加清晰。当然,它的确需要我们多花一些时间,不过我们可以想办法尽量减少写注释的时间,达到事半功倍。

很多人写程序都喜欢用Source Insight。利用Source Insight中的宏可以自动添加文件头、函数名、日期等,也可以自动插入我们希望的注释格式,大大减少我们写注释的时间。

 

使用说明:

1.         打开Source InsightBase工程,通常在C:/Documents and Settings/用户名/My Documents/Source Insight/Projects/Base中。

2.         SourceInsightComment.em拷贝到Base所在目录中,并添加进Base工程。SourceInsightComment.em中定义了一些宏操作,语法比较简单,大家可以根据自己的需要修改。

3.         点击菜单Project->Rebuild Project,出现如下对话框,选择“Re-Create …”,按OK键,之后出现的对话框依次选择“是”、“确定”,就完成了Base工程的编译。

4.         为了方便使用,我们可以将相关操作添加进菜单,如下图:

l  点击菜单Options->Menu Assignment,在出现的对话框中,在Menu中选择某个菜单(如Work),在Command中输入Macro,所有Base中定义了的宏都会出现在下面的列表中,包括SourceInsightComment.em中定义的宏。

l  选中某个宏,然后在Menu Contents中选中”end of menu”,然后点击”Insert”。如此可以添加多个宏到某个菜单中。

l  最后点击OK,可以看到在相应的菜单中,已经增加了和宏相对应的菜单项。

5.         为了方便使用,我们还可以为相关操作设置快捷键,如下图:

l  点击菜单Options->Key Assignments,在出现的对话框中,在Command中输入Macro,所有Base中定义了的宏都会出现在下面的列表中,包括SourceInsightComment.em中定义的宏。

l  选中某个宏,点击”Assign New Key”,出现另一个对话框,按下我们希望设置的快捷键,通常是Ctrl/Alt/Shift+某个按键。

l  点击OK,就完成了快捷键设置。

6.         因为SourceInsightComment.em要使用MYNAMEMYCOMPANY两个环境变量,所以需要先定义这两个变量。

7.         到此为止,宏操作和相应的菜单、快捷键都已经设置好。不过这些宏操作不能在Base工程本身中使用(否则就是自己修改自己了)。打开我们自己的Source Insight工程,如果我们的工程在建立时使用的是global configuration file(如下图所示),那么Source Insight的工程中已经有相应的菜单了。

 

 

宏操作说明

1.         Ly_InsertFileHeader

将在文件开头添加File Header

2.         Ly_InsertFunctionHeader

将在函数开头添加Function Header

使用这个宏时,需要先定义好函数(可以是空函数),移动光标到函数名这一行,执行宏操作,就插入了Function Header。(如下图所示)

如果同名的函数定义不只一个,执行宏操作时,就会弹出对话框,选择某一个需要插入Function Header的函数即可。

3.         Ly_InsertHFileBanner

插入如下所示的.h文件宏定义:

#ifndef _UTILITY_H_

#define _UTILITY_H_

#endif /*_UTILITY_H_*/

 

 

 

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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