(转)source insight 窗口嵌入

SourceInsight 使用心得
本文分享了作者初次接触SourceInsight的经历与感受,包括遇到的问题及解决方法,如如何将弹出的窗口重新嵌入主界面等。文章还提供了一些实用的小技巧。

 

昨天用了一下source insight ,都说很强大,也有感觉,但是这个强大的东西往往不是那么容易弄清楚的,或者一下子就好上手的,工具强大,功能复杂多样,一开始不知道怎么入手,以后慢慢来吧,学习是要与时俱进的。

 

昨天自己乱弄不小心把嵌入的窗口独立出来了,这下就麻烦了,其实以前windows里面很多IDE都是这样的,但是windows里面的那些窗口很容易弄回去,再不然你还可以恢复默认窗口样式,但是source insight就没有回到默认啦,我没有发现啦,要是有人知道不吝赐教啊,昨天为了这事纠结了好久,最后发现我把source insight给卸了在装还是弄不回去。project串口要是不嵌入进去,有时会挡住编辑区,还要放大缩小的他不和大窗口一起。老师移来移去的挺麻烦的。后面我偶然发现了原来是要先把底下的context窗口先往下移知道他嵌入,然后再把project窗口往右移直到嵌入。这样就弄好了,关于source insight的使用去网上找有比较多的文档,现在我非常的不熟悉啊,呵呵,注意一点,把source insight安装到你的主要学习的目录下吧,那个我也不知道为什么他那个文件夹显示的时候只显示他的安装目录,要是你要看的工程在这里目录的话就很容易用文件夹显示方式展开,那样文件很多的时候关系要清楚很多。好像说很多废话,不知道说了什么?嘿嘿····

参考:

1,source insight 窗口嵌入

http://blog.youkuaiyun.com/yimu13/article/details/6721264

 

转载于:https://www.cnblogs.com/tangxiacun/p/4498151.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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