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synopsys软件简介《一》
synopsys软件简介《一》 2007-08-09 一 Astro Astro是Synopsys为超深亚微米IC设计进行设计优化、布局、布线的设计环境。Astro可以满足5千万门、时钟频率GHz、在0.10及以下工艺线生产的SoC设计的工程和技术需求。Astro高性能的优化和布局布线能力主要归功于Synopsys在其中集成的两项最新技术:PhySiSys和Milkyway DUO结构。 二 DFT DFT Compiler提供独创的“一遍测试综合”技术和方案。它和Design Compil
所属分类:
C++
发布日期:2009-04-30
文件大小:30720
提供者:
beijing20080
C#代码 NET复杂度检查工具
C#代码 NET复杂度检查工具,可以检查出C#的语法,哪些未用变量等。
所属分类:
C#
发布日期:2009-08-03
文件大小:4194304
提供者:
join1006
AppFramework_V1.0
1.1 引言约有90%的企业信息化管理系统基于数据库实现,这类系统中又有超过30%的代码集中在数据访问层负责业务数据存取。除了实现数据的增删改查,数据访问层还要提供一些与业务无关功能,例如面向对象的持久化与访问机制、本地事务与分布式事务支持、多数据库支持,这些机制或功能形成相对独立的逻辑领域,其主要目的有:1、 提供简单易用的数据库访问方法,提高开发效率;2、 提供面向对象的方式来简化对数据库访问与操作,也就是ORMap方式;3、 屏蔽数据库差异,使开发出的产品容易在不同数据库产品上移植。为了
所属分类:
其它
发布日期:2007-12-13
文件大小:972800
提供者:
AppFramework
AppFramework_V1.0_New
代码生成器,ORMap,支持Oracle/SqlServer/MSAccess,性能大大优于iBatisNet,终身免费,随意使用。===========软件说明: 1.1 引言约有90%的企业信息化管理系统基于数据库实现,这类系统中又有超过30%的代码集中在数据访问层负责业务数据存取。除了实现数据的增删改查,数据访问层还要提供一些与业务无关功能,例如面向对象的持久化与访问机制、本地事务与分布式事务支持、多数据库支持,这些机制或功能形成相对独立的逻辑领域,其主要目的有:1、 提供简单易用的数据
所属分类:
其它
发布日期:2007-12-13
文件大小:972800
提供者:
AppFramework
NET代码复杂度检查工具
1.SourceAnalysis (StyleCop)的终极目标是让所有人都能写出优雅和一致的代码,因此这些代码具有很高的可读性。 早就听说了微软内部的静态代码检查和代码强制格式美化工具 StyleCop)不是代码格式化(代码美化)工具,而是代码规范检查工具(Code Review 工具),它不仅仅检查代码格式,而是编码规范,包括命名和注释等。 2.FxCopSetup代码优化查询 SourceAnalysis (StyleCop)检查的规则包括: 布局(Layout of elements,
所属分类:
Access
发布日期:2010-09-07
文件大小:4194304
提供者:
netstart188
计算机二级公共基础知识
1. 算法的基本概念 利用计算机算法为计算机解题的过程实际上是在实施某种算法。 (1)算法的基本特征 算法一般具有4个基本特征:可行性、确定性、有穷性、拥有足够的情报。 (2)算法的基本运算和操作 算法的基本运算和操作包括:算术运算、逻辑运算、关系运算、数据传输。 (3)算法的3种基本控制结构 算法的3种基本控制结构是:顺序结构、选择结构、循环结构。 (4)算法基本设计方法 算法基本设计方法:列举法、归纳法、递推、递归、减半递推技术、回溯法。 (5)指令系统 所谓指令系统指的是一个计算机系统能
所属分类:
数据库
发布日期:2011-04-30
文件大小:82944
提供者:
zmxnlp
[虎书][现代编译原理C语言描述]
第一部分编译基本原理 第1章 绪论 1.1模块与接口 1.2 工具和软件 1.3树语言的数据结构 程序设计:直线式程序解释器 推荐阅读 习题 第2章 词法分析 2.1词法单词 2.2正则表达式 2.3有限自动机 2.4非确定有限自动机 2.4.1将正则表达式转换为NFA 2.4.2将NFA转换为DFA 2.5 Lex:词法分析器的生成器 程序设计:词法分析 推荐阅读 习题 第3章 语法分析 3.1上下文无关文法 3.1.1推导 3.1.2语法分析树 3.1.3二义性文法 3.1.4文件结束符
所属分类:
其它
发布日期:2012-08-11
文件大小:15728640
提供者:
poerin
Python高级编程
第1章 准备工作 1 1.1 安装python 1 1.1.1 python实现版本 2 1.1.2 在linux环境下安装 3 1.1.3 在windows环境下安装 5 1.1.4 在mac os x环境下安装 8 1.2 python命令行 9 1.2.1 定制交互式命令行 10 1.2.2 ipython:增强型命令行 11 1.3 安装setuptools 12 1.3.1 工作原理 12 1.3.2 使用easyinstall安装setuptools 13 1.3.3 将mingw
所属分类:
Python
发布日期:2014-07-12
文件大小:75497472
提供者:
jsntghf
一个小工具
一个JAVA类好用的小工具,检查代码复杂度的
所属分类:
Java
发布日期:2014-12-01
文件大小:4096
提供者:
u010428988
PyMetrics圈复杂度检查工具
PyMetrics用于检查Python代码的圈复杂度检查工具
所属分类:
Python
发布日期:2014-12-23
文件大小:136192
提供者:
luoye7422
PyMetrics检查工具
用于Python代码的检查,主要检查Python的圈复杂度
所属分类:
Python
发布日期:2014-12-23
文件大小:36864
提供者:
luoye7422
nose代码检查工具
nose检查工具主要用于检查Python代码的圈复杂度和代码重复率,规范Python代码。
所属分类:
Python
发布日期:2014-12-23
文件大小:277504
提供者:
luoye7422
Spring学习教程
Spring教程 作者:钱安川(Moxie) 注:后面的内容我将不再完善,但网上的朋友可以帮助完善,只需注明住处即可。 Spring教程 1 Spring框架概述 3 Spring是什么? 3 Spring的历史 4 Spring的使命(Mission Statement) 4 Spring受到的批判 4 Spring包含的模块 5 总结 6 Spring的IoC容器 6 用户注册的例子 7 面向接口编程 8 (用户持久化类)重构第一步——面向接口编程 8 重构第二步——工厂(Factory)
所属分类:
Web开发
发布日期:2015-05-05
文件大小:83968
提供者:
u011225629
metrics复杂度检查工具
metrics复杂度检查工具,ecplise插件,检查代码圈复杂度
所属分类:
Java
发布日期:2015-10-09
文件大小:2097152
提供者:
qq_31863893
javaSE代码实例
第一篇 起步篇 第1章 初识Java 3 1.1 Java简介 3 1.1.1 Java的不同平台 3 1.1.2 Java发展的历程 3 1.1.3 Java的特点 4 1.2 安装开发工具包 5 1.2.1 下载JDK 5 1.2.2 安装JDK 6 1.2.3 安装后Java目录的解读 7 1.3 学会使用API 7 1.4 第一个Java程序 8 1.4.1 开发源代码 8 1.4.2 编译运行 9 1.5 小结 11 第2章 基本数据类型——构建Java 大厦的基础 12 2.1 源
所属分类:
Java
发布日期:2016-06-21
文件大小:6291456
提供者:
zuichengyu
针对python的圈复杂度检查工具PyMetrics
圈python代码的复杂度的工具
所属分类:
Python
发布日期:2017-08-16
文件大小:136192
提供者:
boochy2
代码复杂度检查工具Source Monitor
Source Monitor能够检查函数/方法的圈复杂、代码深度注释率等指标,帮助改进代码的可维护性。
所属分类:
其它
发布日期:2018-09-04
文件大小:3145728
提供者:
weixin_42666553
Java代码质量检查工具及使用案例
在现在的软件开发中,由于软件的复杂度越来越高,业务也覆盖很广,各个业务模块业务错综复杂。这样就需要我们需要团队开发,在我们团队中开发人员的经验、代码风格样式都不一致,以及缺乏统一的标准,从而导致我们的整个项目的的代码难以阅读,不便于后期维护。这几天在研究代码质量管理,根据在网上搜集的资料及跟前辈学的一点经验整理一下,有需要的同学们可以查看,也便于以后自己回顾。主要对下面的七块进行分析编码格式规范代码重复代码覆盖率依赖项分析复杂度监控Java模拟技术代码评审和重构接下来的使用Eclipse插件来揭
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-24
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38551059
Java代码质量检查工具及使用案例
在现在的软件开发中,由于软件的复杂度越来越高,业务也覆盖很广,各个业务模块业务错综复杂。这样就需要我们需要团队开发,在我们团队中开发人员的经验、代码风格样式都不一致,以及缺乏统一的标准,从而导致我们的整个项目的的代码难以阅读,不便于后期维护。这几天在研究代码质量管理,根据在网上搜集的资料及跟前辈学的一点经验整理一下,有需要的同学们可以查看,也便于以后自己回顾。 主要对下面的七块进行分析 编码格式规范
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-27
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38513565
深入浅析Python代码规范性检测
一定要注重代码规范,按照平时的代码管理,可以将Python代码规范检测分为两种: 静态本地检测:可以借助静态检查工具,比如:Flake8,Pylint等,调研了一下,用Flake8的相对较多,功能满足,本文将使用Flake8 git:可借助git hooks,本文推荐使用pre-commit。 静态本地检测 Flake8包装了Pyflakes、Pycodestyle和McCabe,也可以自定义插件。功能包括: 检查代码是否符合PEP8 检查是否包含语法错误和未使用的变量和导入
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-19
文件大小:139264
提供者:
weixin_38731199
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