Advertisement

VSCode代码追踪插件

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
VSCode代码追踪插件是一款专为Visual Studio Code设计的强大工具，它能帮助开发者高效地追踪和管理代码改动，优化开发流程。 使用它可以实现在VSCode编辑器中的代码追踪功能。VSCode是目前比较流行的一款代码编辑器。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • VSCode代码追踪插件
    优质
    VSCode代码追踪插件是一款专为Visual Studio Code设计的强大工具，它能帮助开发者高效地追踪和管理代码改动，优化开发流程。 使用它可以实现在VSCode编辑器中的代码追踪功能。VSCode是目前比较流行的一款代码编辑器。
     
  • swdc-vscode：用于Visual Studio Code的时间追踪插件
    优质
    SWDC-VSCode是一款专为Visual Studio Code设计的时间追踪插件，帮助开发者高效记录和分析工作时间，提升工作效率。 编码时间是一款开源插件，适用于Visual Studio Code中的自动编程指标和时间跟踪工具。通过使用此插件可以追踪您的工作效率、节省宝贵的代码编写时间，并确保工作流程的顺畅。 加入我们的社区，这里聚集了超过15万名开发者，他们利用Code Time来回收宝贵的时间专注于持续编码的工作模式中。创建一个账户以开始跟踪您自己的编程数据，在“代码时间”仪表板和Web应用上解锁高级的数据可视化功能。 您可以自定义个人资料信息如工作时间段或办公室类型等细节进行更深入的时间追踪记录。此外，还可以将Outlook或者Google日历与之连接起来，在单一的日程表中同时查看您的编码时间和会议安排情况。 注册账户后，您可以通过同一个电子邮件地址在多个设备上链接不同的代码编辑器使用。而您的“编码时间”数据也会自动同步到所有已登录的设备之上。“边栏”里打开“编码时间”，依据引导提示创建新用户账号或直接点击登录进入现有用户的个人页面进行操作即可。 此外，“保护密码时间”的流模式功能可以帮助您轻松地减少干扰并保持专注。
     
  • Jira时间追踪插件Tempo.tgz
    优质
    Tempo是一款专为Jira设计的时间追踪插件，帮助企业高效管理项目时间和资源。通过详细记录和分析工作时间，提升团队协作与生产力。 Jira时间跟踪插件tempo.tgz可以帮助用户进行时间分配和时间跟踪。
     
  • Mocha Pro节点式追踪插件
    优质
    Mocha Pro节点式追踪插件是一款专业的影视后期制作工具，通过先进的节点系统提供高效的对象跟踪和ROTO功能，助力创作者实现复杂视觉效果。 适用于AE2019以下版本的追踪插件能够进行精确的节点式动态追踪，可用于抠像、图像追踪等方面。
     
  • ECShop物流与快递追踪插件
    优质
    ECShop物流与快递追踪插件是一款专为ECShop电商平台设计的应用程序，允许商家和消费者轻松查询订单配送状态及跟踪包裹动态。该插件支持多家知名物流公司，并提供实时更新服务，提升用户体验和满意度。 ECShop物流快递跟踪查询插件免申请API且无广告版，附有详细教程，确保安装成功。
     
  • VSCode运行MATLAB代码：互动终端插件 для VSCode
    优质
    VSCode运行MATLAB代码：互动终端插件是一款为Visual Studio Code设计的扩展程序，它允许用户直接在VSCode环境中执行MATLAB代码并提供交互式的命令行界面。这款插件极大地提升了开发者的编程效率和体验。 для VSCode，此插件让MATLAB开发者能够充分利用VSCode的各项功能与特性。 在Visual Studio Code中运行MATLAB代码需要使用专门的Matlab交互式终端扩展。此扩展允许用户启动并执行Matlab脚本，并直接将有效的Matlab REPL集成到VS Code环境中。 为了正确设置该插件，必须安装Python x64版本3.7或3.8（需添加至PATH环境变量中），以及MATLAB R2014b (即 Matlab 8.4) 或更高版本。此外，还需提供适用于Python的Matlab Engine API，并遵循其提供的安装指南。 建议使用最新版的MATLAB和兼容的Python版本来确保最佳体验。关于具体的要求可能会根据不同的Matlab版本有所变化，请参考官方文档获取更多信息。 该扩展为VS Code添加了三个命令： - 打开一个MATLAB终端，此功能能够将交互式环境无缝集成到Visual Studio Code中。 用户可以自定义快捷键以绑定这些新命令的使用。
     
  • Arduino PID追踪代码.zip
    优质
    这段资料包含了一个使用Arduino平台编写的PID（比例-积分-微分）控制算法的示例代码。它适用于需要精确控制的应用场景，如自动化机器人和工业控制系统中对象位置或速度的自动调节。此代码包有助于学习者理解和实现基于传感器反馈的闭环控制系统。 这段文字描述了一段Arduino的PID循迹代码，适用于参加工训竞赛或智能小车竞赛。该代码清晰易懂，并且可以在此基础上轻松添加视觉、舵机控制板等硬件以增强功能。
     
  • STM32追踪小车代码
    优质
    本项目为一款基于STM32微控制器的追踪小车软件代码，旨在实现自动路径追踪功能。该代码集成了传感器数据采集、信号处理及电机控制等模块，适合初学者研究和学习嵌入式系统开发。 有关STM32（开发板为STM32F407）的各个库文件以及自己编写的数据处理、电机控制等相关代码详情，请参阅发表的文章《基于STM32的自动跟踪小车》。
     
  • Yolov7追踪模块代码
    优质
    这段代码实现了基于YOLOv7模型的目标追踪功能，适用于实时视频流和图像序列分析，提高了目标检测与跟踪的准确性和效率。 yolov7跟踪模块的代码可以在博客主页上找到。
     
  • 6D追踪代码-optical flow
    优质
    6D追踪代码-optical flow是一款先进的计算机视觉技术应用，通过分析连续图像或视频帧间的光流数据，实现物体在三维空间中的精确位置与姿态跟踪。适用于机器人导航、AR/VR及自动驾驶领域。 标题中的“optical-flow-6D-tracking-code”指的是一个用于六维度（6D）对象姿态跟踪的代码库，其中6D姿态通常包括三维位置和三维旋转。这个技术利用了光流的概念，即图像序列中像素在时间上的运动估计。此代码可能被设计来帮助计算机视觉应用中的物体追踪，例如机器人导航、增强现实或视频分析。 描述提到该代码库与一篇名为“使用光流和慢fps CNN进行6D对象姿态跟踪”的学术论文相关联。这表明代码采用了深度学习方法，并具体地利用了一种基于卷积神经网络（CNN）的模型，尽管其运行帧率较低（慢fps）。这种低帧率的特性可能为了在保持准确性的同时减少计算资源的需求。此外，“评估代码将可用”意味着该包还包含了用于验证算法效果的重要工具。 标签为Python表明此代码库使用了Python语言编写，这是一种广泛应用于数据科学和机器学习领域的编程语言，并提供了丰富的库支持复杂计算机视觉任务的实现。 文件名“optical-flow-6d-tracking-code-main”中的main通常表示这是项目的主要或核心部分，可能包括主程序、配置文件、数据处理脚本以及模型训练与测试代码等组成部分。 综合上述信息推测，这个代码库可能包含以下内容： 1. **光流计算模块**：实现像素在连续帧间运动的估计。 2. **慢fps CNN模型**：提供预测物体6D姿态的功能，并考虑了低帧率特性以减少计算量。 3. **数据预处理和后处理**：包括读取图像、生成光流以及将CNN输出转换为六维姿态等功能。 4. **训练脚本**：用于加载数据，构建模型，设置优化器及进行训练等操作的代码。 5. **评估工具**：计算并报告模型精度指标如平均欧氏距离和角误差等信息。 6. **示例与测试代码**：提供展示如何使用该库实现对象跟踪功能的例子。 7. **配置文件**：设定模型参数、数据路径及训练设置的选项。 为了有效利用这个代码库，用户需要具备Python编程能力以及对计算机视觉基础和深度学习的理解。同时建议阅读相关论文以更好地理解作者的设计思想，并根据具体应用场景调整使用方法。