zoukankan      html  css  js  c++  java
  • ubuntu下安装 Source insight

    习惯了在source insight下编辑阅读源码,在linux下用vi总是用不好 ,还是在ubuntu上用回熟悉的source insight。

    在ubuntu中,安装windows程序用wine,然后用wine安装windows软件即可。

    1. 安装wine
      在终端输入以下命令:其中 安装时要按TAB建进行选择!!!
      [plain] view plaincopy
      1. sudo apt-get install wine  
    2. 用wine安装Source Insight
      在终端中输入以下命令:
      [plain] view plaincopy
      1. wine ~/SourceInsight/InsightSetup.exe  
      注:SourceInsight的安装包要自行下载,跟windows下的安装一样。
    3. 导入工程即可,跟windows无异。


      附图:


    4. 如何打开SourceInsight?
      项目导入之后,把sourceInsight关闭之后,怎么再把SourceInsight打开?这时发现在终端不知道wine安装到哪了,还有SourceInsight的安装目录又在哪里?
      先在终端中输入命令
      [plain] view plaincopy
      1. cd ~  
      2. ll  
      发现多了个隐藏目录:
      .wine/
      进去看看:
      [plain] view plaincopy
      1. cd .wine/  
      2. ll  
      发现有以下目录:
      dosdevices  drive_c  system.reg  userdef.reg  user.reg
      其中drive_c默认为windows下C盘,打开进到该目录看看:
      [plain] view plaincopy
      1. cd drive_c  
      2. ls  

      这时基本上都能明白怎么回事了,打开Program Files:
      [html] view plaincopy
      1. cd Program Files/  
      2. ls  

      总算找到它了,打开看看:
      [plain] view plaincopy
      1. <pre name="code" class="plain">cd Source Insight 3/  
      2. ls</pre><strong><br>  
      3. </strong><pre name="code" class="plain"><strong xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><img src="http://my.csdn.net/uploads/201206/12/1339496582_8939.png" alt="">  
      4. 在终端输入命令:  
      5. wine Insight3.exe  
      6.   
      7. 成功打开Source Insight!  
      8. <strong>  
      9. 备注:刚发现瞎忙了半天,安装完wine后在系统菜单里面有个wine选项,在那直接打开source insight就可以了(Wine->Programs->Source Insight3->Source Insight3.5),瞎折腾:(</strong></strong></pre><br>  
      10. <pre></pre>  
      11. <pre></pre>  
    <span style="color:#ff0000;">转载地址:<a target=_blank href="http://blog.csdn.net/imyang2007/article/details/7654700" style="text-decoration: none;">http://blog.csdn.net/imyang2007/article/details/7654700</a></span>
  • 相关阅读:
    hadoop之 mr输出到hbase
    北美IT公司大致分档
    推荐系统(协同过滤,slope one)
    机器学习的常见面试问题
    关联规则之Aprior算法(购物篮分析)
    Python的Set和List的性能比较 + 两者之间的转换
    Python 集合set添加删除、交集、并集、集合操作符号
    3.算法-二叉树遍历
    1.系统设计-概要
    2算法-二分查找
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xiabodan/p/4038614.html
Copyright © 2011-2022 走看看