前言 源码在 sphinx 官网上就可以下载到. 起初我下载的是最新版本,结果由于代码大约有 10W 行,我看了快 1W 行后发现这样看也不是个办法。 于是我想着生成一个项目关系图来阅读代码,但是我这电脑只有windows, 网上介绍的大多都是 linux 上的,于是我只好取
前言
源码在 sphinx 官网上就可以下载到.
起初我下载的是最新版本,结果由于代码大约有 10W 行,我看了快 1W 行后发现这样看也不是个办法。
于是我想着生成一个项目关系图来阅读代码,但是我这电脑只有windows, 网上介绍的大多都是 linux 上的,于是我只好取消这个念头。
后来,我想我看sphinx源码主要是先弄明白 sphinx 的工作原理,而工作原理应该一直都是保持不变的,于是我就去下载第一个版本。
第一个版本果然给力,只有 1W 行,于是我就开始高高兴兴的开始从 main 函数开始看源代码了。
看了不就发现 sphinx 用了很多数据结构,而且是自己等装好的,还是先把这些数据结构弄明白了比较好。
于是就有了这篇文章。
为了方便读者阅读,这些数据结构和算法就从简单的慢慢罗列出来。
大家可以看右面的目录,然后去看自己感兴趣的数据结构或算法对应的小节。
如果对那个小节有疑问,可以随时留言。
两个数的最值
sphinx 把最值封装成了一个宏。
#define Min(a,b) ((a)<(b)?(a):(b)) #define Max(a,b) ((a)>(b)?(a):(b))
交换两个数
为了这个通用,使用了基本的模板函数。
而交换则使用第三个缓存变量来实现这个功能。
template<typename T> inline void Swap(T & v1, T & v2) { T temp = v1; v1 = v2; v2 = temp; }
向量vector
这个 vector 实现的功能很简单,基本的 insert,remove,get, set 等操作。
只是附加了一个排序功能。
具体实现方式这里就不多说了,这些都是一个类基本的操作,都很容易实现(需要谁需要这个vector的实现讲解,可以留言)。
template<typename T, int INITIAL_LIMIT = 1024> class CSphVector { public: CSphVector(); //初始化向量 ~CSphVector(); //回收向量 T & Add(); //增加一个元素,返回这个元素的引用 void Add(const T & tValue);//增加一个元素 T & Last();//得到最后一个元素 void Remove(int iIndex);//删除指定位置的元素 void Grow(int iNewLimit);//扩大缓存的大小,两倍两倍的增长 void Resize(int iNewLength);// 原先设置数组的大小 void Reset();// 重置数组 int GetLength();//得到数组的长度 void Sort(int iStart = 0, int iEnd = -1);// 正常排序 void RSort(int iStart = 0, int iEnd = -1);// 逆序 const T & operator [](int iIndex) const;// 读指定位置的值 T & operator [](int iIndex);// 设置指定位置的值 private: int m_iLength;//数组大小 int m_iLimit;//数组缓存大小 T * m_pData;//数组 };
string 类实现
这次 sphinx 自己实现的 string 类的功能就比较多了。
这里我罗列出一些比较简单的功能。
struct CSphString{ CSphString (); //构造 CSphString ( const char * sString ); CSphString ( const CSphString & rhs ); CSphString ( const char * sValue, int iLen ); ~CSphString (); //析构 const char * cstr () const; //得到字符串 const char * scstr() const;//得到字符串,默认未空串 inline bool operator == ( const char * t ) const; //判断两个串是否相等 inline bool operator == ( const CSphString & t ) const; inline bool operator != ( const CSphString & t ) const; bool operator != ( const char * t ) const; const CSphString & operator = ( const CSphString & rhs ); CSphString SubString ( int iStart, int iCount ) const; bool IsEmpty () const; CSphString & ToLower (); CSphString & ToUpper (); int Length () const; bool operator < ( const CSphString & b ); };
IsAlpha
判断一个字符是不是自己想要的字符。
inline int sphIsAlpha ( int c ){ return ( c>='0' && c<='9' ) || ( c>='a' && c<='z' ) || ( c>='A' && c<='Z' ) || c=='-' || c=='_'; }
IsSpace
判断一个字符是不是空白
inline bool sphIsSpace ( int iCode ){ return iCode==' ' || iCode=='\t' || iCode=='\n' || iCode=='\r'; }
字符串trim
字符串 trim 这个功能很常用,取出前边和后边的空白。
static char * ltrim ( char * sLine ){ while ( *sLine && isspace(*sLine) ) sLine++; return sLine; } static char * rtrim ( char * sLine ){ char * p = sLine + strlen(sLine) - 1; while ( p>=sLine && isspace(*p) ) p--; p[1] = '\0'; return sLine; } static char * trim ( char * sLine ){ return ltrim ( rtrim ( sLine ) ); }
切割字符串
切割字符串也是很常用的函数。
一般需要指定分隔符,默认分隔符是空白。
具体的实现代码这里就不展示了。
void sphSplit ( CSphVector<CSphString> & dOut, const char * sIn, const char * sBounds ){ if ( !sIn )return; const char * p = (char*)sIn; while ( *p ){ // skip until the first non-boundary character const char * sNext = p; while ( *p && !strchr ( sBounds, *p ) )p++; // add the token, skip the char dOut.Add().SetBinary ( sNext, p-sNext ); p++; } }
正则匹配
正则表达式大家都用过吧,这次 sphinx 实现了一个简单的正则表达式检验函数。
主要用于检验一个字符串是否符合指定的格式。
bool sphWildcardMatch ( const char * sString, const char * sPattern ){ if ( !sString || !sPattern )return false; const char * s = sString; const char * p = sPattern; while ( *s ){ switch ( *p ){ case '\\': // escaped char, strict match the next one literally p++; if ( *s++!=*p++ )return false; break; case '?': // match any character s++; p++; break; case '%': // gotta match either 0 or 1 characters // well, lets look ahead and see what we need to match next p++; // just a shortcut, %* can be folded to just * if ( *p=='*' )break; // plain char after a hash? check the non-ambiguous cases if ( !sphIsWild(*p) ){ if ( s[0]!=*p ){ // hash does not match 0 chars // check if we can match 1 char, or it's a no-match if ( s[1]!=*p )return false; s++; break; } else{ // hash matches 0 chars // check if we could ambiguously match 1 char too, though if ( s[1]!=*p )break; // well, fall through to "scan both options" route } } // could not decide yet // so just recurse both options if ( sphWildcardMatch ( s, p ) )return true; if ( sphWildcardMatch ( s+1, p ) )return true; return false; case '*': // skip all the extra stars and question marks for ( p++; *p=='*' || *p=='?'; p++ ) if ( *p=='?' ){ s++; if ( !*s )return p[1]=='\0'; } // short-circuit trailing star if ( !*p )return true; // so our wildcard expects a real character // scan forward for its occurrences and recurse for ( ;; ){ if ( !*s )return false; if ( *s==*p && sphWildcardMatch ( s+1, p+1 ) )return true; s++; } break; default: // default case, strict match if ( *s++!=*p++ )return false; break; } } // string done // pattern should be either done too, or a trailing star, or a trailing hash return p[0]=='\0'|| ( p[0]=='*' && p[1]=='\0' )|| ( p[0]=='%' && p[1]=='\0' ); }
日志系统
做项目的时候经常会遇到一些打日志的库,其实这个功能很简单。
基本原理都是使用和 printf 类似的方法: 变参。
static void StdoutLogger ( ESphLogLevel eLevel, const char * sFmt, va_list ap ){ switch ( eLevel ){ case SPH_LOG_FATAL: fprintf ( stdout, "FATAL: " ); break; case SPH_LOG_WARNING: fprintf ( stdout, "WARNING: " ); break; case SPH_LOG_INFO: fprintf ( stdout, "WARNING: " ); break; case SPH_LOG_DEBUG: fprintf ( stdout, "DEBUG: " ); break; } vfprintf ( stdout, sFmt, ap ); fprintf ( stdout, "\n" ); } static SphLogger_fn g_pLogger = &StdoutLogger; inline void Log ( ESphLogLevel eLevel, const char * sFmt, va_list ap ){ if ( !g_pLogger ) return; ( *g_pLogger ) ( eLevel, sFmt, ap ); } void sphWarning ( const char * sFmt, ... ){ va_list ap; va_start ( ap, sFmt ); Log ( SPH_LOG_WARNING, sFmt, ap ); va_end ( ap ); } void sphInfo ( const char * sFmt, ... ); void sphLogFatal ( const char * sFmt, ... ); void sphLogDebug ( const char * sFmt, ... );
变参的实现
上面的日志系统,最后还是调用了 vfprintf 函数, 没有让我们看到变参到底怎么实现的。
但是 sphinx 自己实现了一个 sphVSprintf 函数,和 vfprintf 类似,我不明白那个日志系统为什么不用自己的这个输出函数。
由于是对字符串分析,可以理解为一个简单的自动机。
遇到什么字符,期望下个字符是什么。
这里就不多说这个自动机了。
static int sphVSprintf ( char * pOutput, const char * sFmt, va_list ap ){ enum eStates { SNORMAL, SPERCENT, SHAVEFILL, SINWIDTH, SINPREC }; eStates state = SNORMAL; int iPrec = 0; int iWidth = 0; char cFill = ' '; const char * pBegin = pOutput; bool bHeadingSpace = true; char c; while ( ( c = *sFmt++ )!=0 ){ // handle percent if ( c=='%' ){ if ( state==SNORMAL ){ state = SPERCENT; iPrec = 0; iWidth = 0; cFill = ' '; } else{ state = SNORMAL; *pOutput++ = c; } continue; } // handle regular chars if ( state==SNORMAL ){ *pOutput++ = c; continue; } // handle modifiers switch ( c ){ case '0': if ( state==SPERCENT ){ cFill = '0'; state = SHAVEFILL; break; } case '1': case '2': case '3': case '4': case '5': case '6': case '7': case '8': case '9': if ( state==SPERCENT || state==SHAVEFILL ) { state = SINWIDTH; iWidth = c - '0'; } else if ( state==SINWIDTH ) iWidth = iWidth * 10 + c - '0'; else if ( state==SINPREC ) iPrec = iPrec * 10 + c - '0'; break; case '-': if ( state==SPERCENT ) bHeadingSpace = false; else state = SNORMAL; // FIXME? means that bad/unhandled syntax with dash will be just ignored break; case '.': state = SINPREC; iPrec = 0; break; case 's': // string { const char * pValue = va_arg ( ap, const char * ); if ( !pValue ) pValue = "(null)"; int iValue = strlen ( pValue ); if ( iWidth && bHeadingSpace ) while ( iValue < iWidth-- ) *pOutput++ = ' '; if ( iPrec && iPrec < iValue ) while ( iPrec-- ) *pOutput++ = *pValue++; else while ( *pValue ) *pOutput++ = *pValue++; if ( iWidth && !bHeadingSpace ) while ( iValue < iWidth-- ) *pOutput++ = ' '; state = SNORMAL; break; } case 'p': // pointer { void * pValue = va_arg ( ap, void * ); uint64_t uValue = uint64_t ( pValue ); UItoA ( &pOutput, uValue, 16, iWidth, iPrec, cFill ); state = SNORMAL; break; } case 'x': // hex integer case 'd': // decimal integer { DWORD uValue = va_arg ( ap, DWORD ); UItoA ( &pOutput, uValue, ( c=='x' ) ? 16 : 10, iWidth, iPrec, cFill ); state = SNORMAL; break; } case 'l': // decimal int64 { int64_t iValue = va_arg ( ap, int64_t ); UItoA ( &pOutput, iValue, 10, iWidth, iPrec, cFill ); state = SNORMAL; break; } default: state = SNORMAL; *pOutput++ = c; } } // final zero to EOL *pOutput++ = '\n'; return pOutput - pBegin; }
二进制1的个数
之前我曾写过一篇文章详解二进制数中1的个数,大家可以看看。
inline int sphBitCount ( DWORD n ){ register DWORD tmp; tmp = n - ((n >> 1) & 033333333333) - ((n >> 2) & 011111111111); return ( (tmp + (tmp >> 3) ) & 030707070707) % 63; }
整数二进制的位数
/// how much bits do we need for given int inline int sphLog2 ( uint64_t uValue ) { #if USE_WINDOWS DWORD uRes; if ( BitScanReverse ( &uRes, (DWORD)( uValue>>32 ) ) ) return 33+uRes; BitScanReverse ( &uRes, DWORD(uValue) ); return 1+uRes; #elif __GNUC__ || __clang__ if ( !uValue ) return 0; return 64 - __builtin_clzl(uValue); #else int iBits = 0; while ( uValue ) { uValue >>= 1; iBits++; } return iBits; #endif }
模板 堆排序
这个堆排序写的太奇葩了,哎,不能说什么了。
/// generic accessor template < typename T > struct SphAccessor_T{ T & Key ( T * a ) const; //得到指针的值 void CopyKey ( T * pMed, T * pVal ) const; void Swap ( T * a, T * b ) const; T * Add ( T * p, int i ) const;//第i个位置的指针 int Sub ( T * b, T * a ) const;//指针偏移量 }; /// heap sort helper // 自底向上进行堆排序 //pData 带排序数组 //iStart 开始位置 //iEnd 结束位置 //COMP 比较函数 //ACC 访问指针的类 template < typename T, typename U, typename V > void sphSiftDown ( T * pData, int iStart, int iEnd, U COMP, V ACC ){ for ( ;; ){ int iChild = iStart*2+1; if ( iChild>iEnd )return; int iChild1 = iChild+1; if ( iChild1<=iEnd && COMP.IsLess ( ACC.Key ( ACC.Add ( pData, iChild ) ), ACC.Key ( ACC.Add ( pData, iChild1 ) ) ) ) iChild = iChild1; if ( COMP.IsLess ( ACC.Key ( ACC.Add ( pData, iChild ) ), ACC.Key ( ACC.Add ( pData, iStart ) ) ) ) return; ACC.Swap ( ACC.Add ( pData, iChild ), ACC.Add ( pData, iStart ) ); iStart = iChild; } } /// heap sort //奇葩的是先求出最大堆,然后反转,还边反转边维护堆。 //最终是个最小堆。 template < typename T, typename U, typename V > void sphHeapSort ( T * pData, int iCount, U COMP, V ACC ){ if ( !pData || iCount<=1 ) return; // build a max-heap, so that the largest element is root for ( int iStart=( iCount-2 )>>1; iStart>=0; iStart-- ) sphSiftDown ( pData, iStart, iCount-1, COMP, ACC ); // now keep popping root into the end of array for ( int iEnd=iCount-1; iEnd>0; ){ ACC.Swap ( pData, ACC.Add ( pData, iEnd ) ); sphSiftDown ( pData, 0, --iEnd, COMP, ACC ); } }
快速排序
sphinx 的快速排序也很奇葩。
一般的快速排序是递归,sphinx使用栈模拟递归。
这样栈的大小大概就是 log(n) 了。
而且栈为空的时候共有 log(n) 次。
当数据特殊的时候,快排会退化为 n^2 的复杂度,这个时候,栈为空的几率变大了。
于是 sphinx 加了个修复, 当栈为空的次数大于 2.5 * log(n), 就是用上面那个奇葩的堆排序。
不过这个优化作用不大。
另外这个快排加了一个小优化:当需要排序的数量小于32时,使用插入排序。
template < typename T, typename U, typename V > void sphSort ( T * pData, int iCount, U COMP, V ACC ){ if ( iCount<2 )return; typedef T * P; // st0 and st1 are stacks with left and right bounds of array-part. // They allow us to avoid recursion in quicksort implementation. P st0[32], st1[32], a, b, i, j; typename V::MEDIAN_TYPE x; int k; const int SMALL_THRESH = 32; int iDepthLimit = sphLog2 ( iCount ); iDepthLimit = ( ( iDepthLimit<<2 ) + iDepthLimit ) >> 1; // x2.5 k = 1; st0[0] = pData; st1[0] = ACC.Add ( pData, iCount-1 ); while ( k ){ k--; i = a = st0[k]; j = b = st1[k]; // if quicksort fails on this data; switch to heapsort if ( !k ){ if ( !--iDepthLimit ){ sphHeapSort ( a, ACC.Sub ( b, a )+1, COMP, ACC ); return; } } // for tiny arrays, switch to insertion sort int iLen = ACC.Sub ( b, a ); if ( iLen<=SMALL_THRESH ){ for ( i=ACC.Add ( a, 1 ); i<=b; i=ACC.Add ( i, 1 ) ){ for ( j=i; j>a; ){ P j1 = ACC.Add ( j, -1 ); if ( COMP.IsLess ( ACC.Key(j1), ACC.Key(j) ) ) break; ACC.Swap ( j, j1 ); j = j1; } } continue; } // ATTENTION! This copy can lead to memleaks if your CopyKey // copies something which is not freed by objects destructor. ACC.CopyKey ( &x, ACC.Add ( a, iLen/2 ) ); while ( a<b ){ while ( i<=j ){ while ( COMP.IsLess ( ACC.Key(i), x ) ) i = ACC.Add ( i, 1 ); while ( COMP.IsLess ( x, ACC.Key(j) ) ) j = ACC.Add ( j, -1 ); if ( i<=j ){ ACC.Swap ( i, j ); i = ACC.Add ( i, 1 ); j = ACC.Add ( j, -1 ); } } // Not so obvious optimization. We put smaller array-parts // to the top of stack. That reduces peak stack size. if ( ACC.Sub ( j, a )>=ACC.Sub ( b, i ) ){ if ( a<j ) { st0[k] = a; st1[k] = j; k++; } a = i; } else{ if ( i<b ) { st0[k] = i; st1[k] = b; k++; } b = j; } } } }
二分查找
sphinx 的这个二分查找没有问题,但是和我们平常的二分查找还是有点不同的。
它的左右边界都是开放的,即(a,b).
/// generic binary search template < typename T, typename U, typename PRED > T * sphBinarySearch ( T * pStart, T * pEnd, const PRED & tPred, U tRef ){ if ( tPred(*pStart)==tRef )return pStart; if ( tPred(*pEnd)==tRef )return pEnd; while ( pEnd-pStart>1 ){ if ( tRef<tPred(*pStart) || tPred(*pEnd)<tRef )break; T * pMid = pStart + (pEnd-pStart)/2; if ( tRef==tPred(*pMid) )return pMid; if ( tRef<tPred(*pMid) )pEnd = pMid; else pStart = pMid; } return NULL; }
数组去重
要想去重,首先需要排序,所以这里假设容器是已经排完序的了。
然后假设 iDst 的上一个就是目前比较的值。
如果和上一个相等,则iSrc后移。
如果和上一个不相等,则找到一个新的值,将iDst位置置为新值,个数加1即可。
/// generic uniq template < typename T, typename T_COUNTER > T_COUNTER sphUniq ( T * pData, T_COUNTER iCount ){ if ( !iCount )return 0; T_COUNTER iSrc = 1, iDst = 1; while ( iSrc<iCount ){ if ( pData[iDst-1]==pData[iSrc] )iSrc++; else pData[iDst++] = pData[iSrc++]; } return iDst; }
本文出自:http://tiankonguse.github.io, 原文地址:http://github.tiankonguse.com//blog/2014/11/24/sphinx-struct-alg/, 感谢原作者分享。

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


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