静态程序分析书籍开源项目指南
2024-08-23 04:57:56作者:韦蓉瑛
本指南旨在帮助您深入了解并使用由RangerNJU维护的静态程序分析书籍开源项目。此项目提供了关于静态程序分析的详尽资源,对于学习和研究该领域的开发者而言是一宝库。接下来,我们将依次探索项目的目录结构、启动文件以及配置文件的关键细节。
1. 项目目录结构及介绍
Static-Program-Analysis-Book/
│
├── book # 主要文档存放区,包含了书的内容
│ ├── markdown # 文章以Markdown格式存储
│ └── ...
├── scripts # 工具脚本,可能用于自动化文档编译等
├── assets # 图片、样式表和其他辅助媒体文件
├── Makefile # 构建规则文件,用于简化文档生成流程
├── README.md # 项目主读我文件,介绍了项目概况和快速入门指南
└── ...
项目的核心在于book目录,其中markdown子目录包含了书籍的所有章节内容,以Markdown格式书写,便于阅读和编辑。scripts可能是为了自动化处理文档编译或其他开发任务而设置的。
2. 项目启动文件介绍
在本项目中,虽然没有直接提及“启动文件”(通常指运行某个应用程序的入口点),但关键的操作起点是Makefile。在开源文献或文档项目中,Makefile扮演着核心角色:
Makefile
通过执行make命令,您可以触发不同任务,如编译Markdown文档到特定格式,或者准备在线发布的版本。这可以视为间接的“启动”过程,使文档的构建和更新变得高效。
3. 项目的配置文件介绍
本项目中的配置文件信息主要体现在以下几个方面:
- Makefile:虽然它不传统意义上被视为配置文件,但它确实配置了项目的构建逻辑。
- 若存在
.gitignore,则定义了Git应该忽略哪些文件或目录,这是管理项目时的一个重要配置。 - 如果项目内有诸如
.readthedocs.yml(如果支持在线文档托管服务的话)或特定于文档生成工具的配置文件,则详细描述了文档编译的定制化设置。但在提供的链接中并未明确指出这些具体配置文件的存在。
综上所述,该项目的重心在于知识内容的组织与编排,其技术配置较为简单,依赖于基础的Makefile操作来管理文档的生成和维护。对于深入学习静态程序分析的读者来说,理解目录结构和如何利用Makefile进行文档编译至关重要。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217