Tủ GitHub repo xịn
Avatar EpicGames

GitHub repo xịn · Vui Coding chọn

EpicGames/raddebugger

Repository làm trình gỡ lỗi đồ hoạ, đa tiến trình trên Windows x64 với hỗ trợ PDB, hướng tới mở rộng sang Linux và các kiến trúc khác. Điểm chính là cải thiện hiệu năng, mở rộng tính năng và hỗ trợ đa nền tảng trong phân tích và gỡ lỗi phần mềm.

7,9 NGitHub stars
384Forks
311Open issues
0Lượt nhấp GitHub
CNgôn ngữ chính

Tóm tắt nhanh

Repo này làm được gì?

Repository làm trình gỡ lỗi đồ hoạ, đa tiến trình trên Windows x64 với hỗ trợ PDB, hướng tới mở rộng sang Linux và các kiến trúc khác. Điểm chính là cải thiện hiệu năng, mở rộng tính năng và hỗ trợ đa nền tảng trong phân tích và gỡ lỗi phần mềm.

Mô tả từ GitHub

A native, user-mode, multi-process, graphical debugger.

Bắt đầu với repo

Cài đặt và sử dụng

Hướng dẫn cài đặt

Bước 1: Cài đặt MSVC & Windows SDK từ https://aka.ms/vs/17/release/vs_BuildTools.exe Bước 2: Mở terminal tương thích với MSVC, chạy lệnh: build Bước 3: Sau khi build thành công, trong thư mục 'build' sẽ có file raddbg.exe hoặc raddbg tùy chế độ. Hoặc cho Linux: - Cài đặt GCC hoặc Clang cùng thư viện liên quan: sudo apt install -y libfreetype6-dev libx11-dev libxext-dev libxfixes-dev libxrandr-dev libgl-dev libegl-dev - Chạy ./build.sh trong thư mục gốc dự án để biên dịch.

Hướng dẫn sử dụng

Chạy tệp raddbg.exe (Windows) hoặc ./raddbg (Linux) để bắt đầu gỡ lỗi. Không có hướng dẫn sử dụng cụ thể trong tài liệu này; xem thêm trong bản phát hành đã biên dịch hoặc tài liệu đi kèm để biết các lệnh và tùy chọn sử dụng.

Đối chiếu README gốc
Mở trên GitHub

Cùng hệ sinh thái

Repo liên quan

codegraph

colbymchenry/codegraph

CodeGraph là thư viện xây dựng và duy trì sơ đồ kiến thức mã nguồn, giúp tối ưu hóa AI trong việc phân tích và hiểu cấu trúc code. Nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, tiết kiệm tokens, giảm số lần gọi công cụ và tăng tốc xử lý.

73 NC

zstd

facebook/zstd

Repo này cung cấp mã nguồn của thư viện nén không mất dữ liệu Zstandard, hỗ trợ nén nhanh và phương pháp nén tối ưu cho dữ liệu nhỏ hoặc lớn. Nó giúp cải thiện hiệu suất và tỷ lệ nén trong các ứng dụng đòi hỏi xử lý dữ liệu thời gian thực.

27,8 NC

colibri

JustVugg/colibri

Colibri là engine inference nhỏ gọn, chạy mô hình MoE lớn từ 744B đến 2.8T tham số trên phần cứng người dùng. Điểm mạnh là giảm phụ thuộc vào phần cứng cao cấp, tận dụng bộ nhớ phân tầng và streaming từ đĩa, giúp mở rộng khả năng truy cập và thử nghiệm mô hình lớn dễ dàng hơn.

27,5 NC

kimi-k3-in-c

FareedKhan-dev/kimi-k3-in-c

Repo này thực hiện inference cho mô hình Kimi K3 có 2.78 nghìn tỷ tham số bằng ngôn ngữ C99 trên một CPU duy nhất, không cần GPU hoặc framework phức tạp, giúp tiết kiệm RAM và dễ triển khai. Điểm nổi bật là khả năng chạy mô hình lớn trên thiết bị có giới hạn về tài nguyên, phù hợp cho nghiên cứu AI và các ứng dụng đòi

6,3 NC