活动介绍
file-type

Visual Assist X for VS2019安装指南及使用方法

5星 · 超过95%的资源 | 下载需积分: 43 | 38.86MB | 更新于2025-01-08 | 5 浏览量 | 180 下载量 举报 1 收藏
download 立即下载
知识点概述: 1. Visual Assist X简介 Visual Assist X是一款由Whole Tomato Software开发的集成开发环境(IDE)扩展插件,特别适用于Microsoft Visual Studio IDE。它为C/C++开发者提供了一系列强大的功能,旨在提升编码效率和质量,例如代码自动完成、重构、快速导航和实时错误检查等。 2. 安装Visual Assist X插件 从给定的描述信息中,用户可以通过访问指定的CSDN博客链接获取安装步骤。该链接详细描述了如何在Visual Studio 2019环境中安装Visual Assist X插件。安装过程通常包括下载对应版本的安装包,执行安装程序,并按照向导指示完成安装。 3. Visual Assist X的功能特点 - 高级代码自动完成:Visual Assist X可以提供更精确的代码建议,理解上下文,并自动完成变量、类型和宏的声明。 - 代码重构:支持对代码进行快速的重命名、提取方法、提取变量、移除未使用的变量等操作。 - 符号信息增强:插件会增加额外的符号信息在代码编辑器中,比如符号的定义位置、引用位置和声明的缩略形式。 - 实时错误检查:该插件能够在开发者编写代码的同时提供即时的语法和语义错误检查。 - 文件和项目导航:提供快速跳转到文件、类或成员定义的能力,甚至可以快速查看调用堆栈和继承关系。 - 代码格式化:能够自动调整代码格式,保持一致的代码风格。 4. Visual Assist X与Visual Studio版本的兼容性 从文件的标签信息来看,虽然文件名称为"VA X for VS2019.zip",但用户被提示适用VS2019,并没有提及VS2015版本。这可能意味着虽然Visual Assist X支持多个版本的Visual Studio,但提供的文件包特指适用于VS2019版本。通常情况下,不同版本的Visual Studio安装Visual Assist X的步骤基本相同,只是需要下载对应的版本安装文件。 5. 开源与购买 描述中提到“安装后可以使用,不需要buy”,这表明用户获得的Visual Assist X可能是试用版或已经提供了解决方案,无需额外购买。然而,通常情况下,Visual Assist X是需要购买授权的商业软件。用户在使用前应当确认软件的授权情况,以避免侵犯版权或违反相关法律法规。 6. Visual Studio版本差异说明 - Visual Studio 2015:这是微软在2015年推出的IDE版本,面向Windows、Android、iOS和Web应用程序的开发。 - Visual Studio 2019:这是后续版本,提供了对C++20标准的支持,改进了性能和调试工具,并且针对不同平台和负载进行了优化。 在实际开发工作中,开发者应该根据项目需求和自己熟悉的工具链选择合适的Visual Studio版本和相应的Visual Assist X插件版本进行开发。对于Visual Assist X的最新版本和详细功能,建议访问官方网址查看更新日志和完整功能描述。

相关推荐

filetype

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 配置matplotlib支持LaTeX渲染 plt.rcParams['text.usetex'] = True plt.rcParams['text.latex.preamble'] = r'\usepackage{amsmath}' # 图形参数 base_width = 2 # 每个R_B三角形的底宽 height = 1 # 三角形高度 x_total = 10 # x轴总长度 # 创建图形和坐标轴 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 3)) # 绘制R_B青色三角形(下方正立三角形) for i in range(5): # 绘制5个R_B三角形 x_left = i * base_width x_right = x_left + base_width x_mid = (x_left + x_right) / 2 # 下方正立三角形顶点 vertices_b = [(x_left, 0), (x_right, 0), (x_mid, height)] ax.fill(*zip(*vertices_b), color='cyan', alpha=0.7, edgecolor='black') # 添加R_B标记 ax.text(x_mid, height/3, r'$\mathcal{R}_B^{%d}$' % i, ha='center', va='center', fontsize=12) # 绘制R_A白色区域(上方倒三角形,与R_B交错) for i in range(4): # 绘制4个R_A区域 x_left = (i + 0.5) * base_width # 偏移半个单位 x_right = x_left + base_width x_mid = (x_left + x_right) / 2 # 上方倒三角形顶点 vertices_a = [(x_left, height), (x_right, height), (x_mid, 0)] ax.fill(*zip(*vertices_a), color='white', edgecolor='black') # 添加R_A标记 ax.text(x_mid, 2*height/3, r'$\mathcal{R}_A^{%d}$' % (i+1), ha='center', va='center', fontsize=12) vertices_0 = [(0,1),(1,1),(0,0)] ax.fill(*zip(*vertices_0), color='white', edgecolor='black') ax.text(0.3, 2*height/3, r'$\mathcal{R}_A^{0}$' , ha='center', va='center', fontsize=12) # 设置坐标轴和标题 ax.set_xlabel(r'$at/l$', fontsize=12) ax.set_ylabel(r'$x/l$', fontsize=12) ax.set_xticks(np.arange(0, x_total + 1, 1)) ax.set_yticks([0, height]) ax.set_xlim(-0.5, x_total + 0.5) ax.set_ylim(-0.1, height + 0.1) # 隐藏顶部和右侧边框 ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) plt.show() 这是一段python代码,把画图的部分封装到一个函数里面

filetype

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np # 计算每个类别的总样本数、检测到的样本数和检测到的百分比 categories = ['dos', 'probe', 'r2l', 'u2r'] total_samples = [] detected_samples = [] detection_percent = [] for category, index in zip(categories, [dos_index, probe_index, r2l_index, u2r_index]): total = len(result[index]) # 总样本数 detected = result[index].sum() # 检测到的样本数 percent = detected / total # 检测到的百分比 total_samples.append(total) detected_samples.append(detected) detection_percent.append(percent) # 绘制柱状图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) # 设置宽度和位置 width = 0.25 # 每个柱子的宽度 x = np.arange(len(categories)) # 分类的X轴位置 # 绘制柱状图 bar1 = ax.bar(x - width, total_samples, width, label='Total Samples', color='lightblue') bar2 = ax.bar(x, detected_samples, width, label='Detected Samples', color='lightgreen') bar3 = ax.bar(x + width, detection_percent, width, label='Detection Percent', color='orange') # 添加标签、标题和自定义X轴 ax.set_xlabel('Attack Types') ax.set_ylabel('Number of Samples / Detection Percent') ax.set_title('Attack Detection Performance') ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(categories) ax.set_ylim(0, max(total_samples) * 1.2) # 设置Y轴范围 # 添加百分比值 for i in range(len(categories)): ax.text(x[i], detected_samples[i] + 50, f'{detection_percent[i]:.2f}', ha='center', va='bottom', fontsize=10) # 添加图例 ax.legend() # 显示图表 plt.tight_layout() plt.show()分析代码

Helloworld-睖
  • 粉丝: 452
上传资源 快速赚钱