Octotree:一款超实用的GitHub可视化代码树插件

article/2025/9/24 14:11:26

Octotree:一款超实用的GitHub可视化代码树插件

        Octotree 是一款对gitHub和gitee视图展示非常友好的插件,用于将 Github 或者gitee项目代码以树形格式展示,而且在展示的列表中,我们可以下载指定的文件,而不需要下载整个项目。项目结构展示非常清晰直观,推荐github和gitee的常客下载使用。

获取Octotree插件有三种方式,第二种,你还可以直接拿到插件的源码哦,下面咱们直接上教程!

  • 第一种:直接访问网页极简插件:https://chrome.zzzmh.cn/index进行下载。

这个网站上面罗列了非常多的Chrome浏览器的插件,目前市面上能够见得到的插件基本都可以在这个网站上找到,还有悄悄的告诉你:你自己有些好的比较骚的插件也可以进行推荐哦!

        进入个网站之后,就可以在搜索框直接搜索你需要的插件名称,当然Octotree也不例外!下载好了如何集成到浏览器上,咱们讲完最后三种获取方式后,上教程!

  • 第二种:直接访问gethub网页:https://github.com/ovity/octotree/ 进行下载

前提是需要有GitHub账号哦,页面如下,按照自己要集成的浏览器,点击对于的图标进行下载

  • 第三种,直接进行百度:Octotree,或者搜索:www.octotree.com

有人肯定会想,那第一种、第二种这么方便,讲第三种的意义在哪了?乖,我就是想给你安利下“极简插件”这个网站,授你以渔,让你以后想要其它插件,可以随时可以获得!

        进入Octotree网站之后,主界面如下:

        主页面上,介绍了Octotree的主要特性,我们可以通过点击页面的两个“Download”下载按钮,来下载Octotree插件,注意需要先确定好要往哪个浏览器上去装,那么就在界面上选择对应的浏览器图标:

爱心小贴士:

        常见的浏览器内核可以分为四种:TridentGeckoWebkitChromium/Bink。内核看着陌生,那么转换为相对应的浏览器:IEMozilla FireFoxSafariChrome ,应该是熟悉了吧!

        还有,别问为什么没有说360、猎豹、还有百度、QQ、搜狗等浏览器,非要问,那先点个赞和关注,我再告诉你!更多开发相关的信息,可以关注抖音:ChengSir0525了解哦!

        下面,咱们开始Chrome浏览器集成Octotree插件的操作【其他浏览器的集成,步骤大同小异,实在解决不了了,找度娘哦】,将下载完的插件压缩包,进行解压,得到如下文件,如图所示:

       插件解压好后,集成到Chrome浏览器上,按以下步骤进行操作:

        在出现的页面中,做如下图所示的操作:

第一步:开启 开发者模式 

第二步:将后缀为 .crx 的文件拖入当前的页面

第三步:跳出的弹窗上点击 添加扩展程序

        完成以上操作后,Congratulations!你的Octotree插件集成成功!以后只要是Chrome浏览器插件的,集成过程都是如此哦!

开启你的Octotree插件探索之旅吧!

欢迎关注微信公众号:程Sir小课堂,可以获取更多学习资源!

结尾彩蛋!你不知道的是:

1、360浏览器、猎豹浏览器内核:IE+Chrome双内核;

2、搜狗、遨游、QQ浏览器内核:Trident(兼容模式)+Webkit(高速模式);

3、百度浏览器、世界之窗内核:IE内核;


http://chatgpt.dhexx.cn/article/Y7tSF0eK.shtml

相关文章

sysrq阅读记录

sysrq 文章目录 sysrq使用初始化操作列表更改log等级重启强制触发panic打印相关锁信息发送SIGTERM终止进程信号人为触发OOM Killer人为发送SIGKILL信号对设备进行解冻虚拟终端授信打印所有CPU的寄存器信息和堆栈信息打印内存信息对实时线程的nice值进行修改打印寄存器信息打印定…

Linux:内核调试之内核魔术键sysrq

在linux系统下,我们可能会遇到系统某个命令hang住的情况,通常情况下,我们会查看/proc/pid/wchan文件,看看进程处于什么状况,然后进一步查看系统日志或者使用strace跟踪命令执行时的系统调用等等方法来分析问题。我们知…

Linux内核sysrq调试调优

1.sysrq机制的文件系统节点 2.内核注册: 在drivers/tty/sysrq.c中注册的此文件节点, 系统依赖配置CONFIG_MAGIC_SYSRQ. 3. 实现接口 ops table的定义 以触发crash的c命令为例(echo c > /proc/sysrq-trigger) 触发方式很简单,直接在空指针…

了解sysrq-trigger

了解下sysrq-trigger,便于观察内核调试信息和debug。 echo m > /proc/sysrq-trigger 导出内存分配信息 echo t > /proc/sysrq-trigger 导出当前任务状态信息 echo c > /proc/sysrq-trigger 产生空指针panic事件,人为导致系统崩溃 echo p >…

Linux sysrq使用

Linux sysrq使用 1. 介绍 Sysrq被称为”魔术组合键”, 是内建于Linux内核的调试工具。只要内核没有完全锁住(还可以响应中断),不管内核在做什么事情,使用这些组合键都可以搜集包括系统内存使用、CPU任务处理、进程运行状态等系统运行信息。…

决策树CART介绍*

属性划分使用Gini指数 回顾:ID3使用信息增益,C4.5使用信息增益率。都是基于计算熵,熵运算涉及到对数运算,耗时。 CART使用Gini指数代替信息增益。 直观上,Gini指数表示从数据集D随机抽取两个样本,类别不一…

cart决策树Matlab实现,CART决策树的理解及其实现

CART决策树介绍 使用CART(Classification and regression tree)算法构建的决策树是二叉树,它对特征进行二分,迭代生成决策树。 CART回归树 假设X与Y分别为输入和输出变量,并且Y是连续变量,给定训练数据集 $$D\{(x_1,y_1),(x_2,y_2…

CART决策树算法Python实现 (人工智能导论作业)

文章目录 决策树的介绍CART决策树算法简介基尼指数 CART决策树生成算法及Python代码实现 决策树的介绍 决策树是以树的结构将决策或者分类过程展现出来,其目的是根据若干输入变量的值构造出一个相适应的模型,来预测输出变量的值。预测变量为离散型时&am…

CART树分类、回归、剪枝实现

决策树ID3,C4.5是多叉树,CART树是一个完全二叉树,CART树不仅能完成分类也能实现回归功能,所谓回归指的是目标是一个连续的数值类型,比如体重、身高、收入、价格等,在介绍ID3,C4.5其核心是信息熵…

sklearn 决策树例子_sklearn CART决策树分类

sklearn CART决策树分类 决策树是一种常用的机器学习方法,可以用于分类和回归。同时,决策树的训练结果非常容易理解,而且对于数据预处理的要求也不是很高。 理论部分 比较经典的决策树是ID3、C4.5和CART,分别分析信息增益、增益率…

机器学习--详解CART树剪枝原理和过程

这一节主要讲前面多次的提到的决策树问题,前面的决策树生成算法递归的产生决策树,直到不能继续分支或者达到要求为止,这样的决策树往往对训练数据的分类很准确,因为他就是基于训练数据的熵或者基尼不存度进行分类的,因…

【树模型与集成学习】(task2)代码实现CART树(更新ing)

学习心得 task2学习GYH大佬的回归CART树,并在此基础上改为分类CART树。 更新ing。。 这里做一些对决策树分裂依据更深入的思考引导:我们在task1证明离散变量信息增益非负时曾提到,信息增益本质上就是联合分布和边缘分布乘积的kl散度&#xf…

CART 决策树

ID3使用信息增益,而C4.5使用增益比率进行拆分。 在此,CART是另一种决策树构建算法。 它可以处理分类和回归任务。 该算法使用名为gini索引的新度量标准来创建分类任务的决策点。 CART树的核心是决策规则将通过GINI索引值决定。 停止条件。 如果我们继续…

CART决策树算法

在进行自动识别窃漏电用户分析实战时,用到了CART决策树算法,所以整理记录该算法的内容。内容整理参考文档决策树——CART算法及其后的参考文章。 一、CART(classification and regression tree)分类与回归树,既可用于…

CART树算法解析加举例

算法步骤 CART假设决策树是二叉树,内部结点特征的取值为“是”和“否”,左分支是取值为“是”的分支,右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征,将输入空间即特征空间划分为有限个单元,并在…

ID3、C4.5与CART树的联系与区别

ID3、C4.5与CART树的联系与区别: 参考博客: 链接1 链接2 特征选择准则: ID3的特征选择准则为信息增益,即集合D的经验熵H(D)与给定特征A下条件经验熵H(D|A)之差,即: H(D)表现了数据集D进行分类的不确定性…

决策树构建算法—ID3、C4.5、CART树

决策树构建算法—ID3、C4.5、CART树 决策树构建算法—ID3、C4.5、CART树 构建决策树的主要算法ID3C4.5CART三种算法总结对比 决策树构建算法—ID3、C4.5、CART树 构建决策树的主要算法 ID3C4.5CART (Classification And Rsgression Tree) ID3 ID3算法…

3-6 决策树、CART树、GBDT、xgboost、lightgbm一些关键点梳理

目录 1、决策树 2、CART树 2.1 CART分类树-输入样本特征;输出样本对应的类别(离散型) 2.2 CART回归树-输入样本特征;输出样本的回归值(连续型) 3、GBDT 3.1 提升树 3.2 GBDT 4、xgboost 4.1 损失函数及节点展开 4.2 精确贪心算法及相关近似算法…

CART树回归

说明:本博客是学习《python机器学习算法》赵志勇著的学习笔记,其图片截取也来源本书。 基于树的回归算法是一类基于局部的回归算法,通过将数据集切分成多份,在每一份数据中单独建模。与局部加权线性回归不同的是,基于…

剪枝、cart树

一、剪枝 1. 为什么要剪枝 在决策树生成的时候,更多考虑的是训练数据,而不是未知数据,这会导致过拟合,使树过于复杂,对于未知的样本不准确。 2. 剪枝的依据——通过极小化决策树的损失函数 损失函数的定义为&#x…