CodeAnalysis

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Python检测任务异常

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puquanyang0326

程序安装在program files目录下，报权限错误！

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2023-06-06 20:14:40,828-INFO: running in a PyInstaller bundle 2023-06-06 20:14:41,082-WARNING: env TCA_QUICK_SCAN_INPUT not exists, scan the source dir. 2023-06-06 20:14:41,101-INFO: [文件数]过滤前：431，过滤后：431 [13420] Failed to execute script 'codepuppy' due to unhandled exception!...

brucehsie

TCA-Armory-C2 扫描失败

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license 已经配置扫描时报 【任务(TCA-Armory-C2)扫描失败: AnalyzeTaskError: Error[211]: 工具执行错误】 扫描代码语言：c++ 日志附件： [task.log](https://github.com/Tencent/CodeAnalysis/files/9652381/task.log)

niupro

regexscan自定义规则报错

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在regexscan插件中自定义了一个新规则，在插件执行完毕后执行日志报错{"Err-type":"download_error","Err-msg":"5LiL6L295aSx6LSl"}

Little-kangaroo

https://github.com/microsoft/infersharp

cyw3

zhukaihao

【C++】检查代码循环间数据依赖关系

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可用于发现潜在并行化的计算的可能或通过简单修改后更好的支持并行化计算（更好支持openMP或SIMD指令 ）以提高计算性能。 以下贴出chatGpt部分回答做参考 优化编译器如GCC和Clang的 `-O3` 选项会尝试许多不同的优化策略来提高代码的性能，其中包括一些可能比OpenMP提供更好性能的技术。 例如，`-O3` 会启用循环展开、常量传播、死代码消除、函数内联等多种优化策略，同时也会进行一些复杂的优化，如使用更快的数学函数、自动向量化、指令调度优化等。 使用OpenMP的一个挑战是，如果代码的并行化不是非常精细，可能会引入一些额外的开销，如线程创建和同步的开销，这可能会降低性能。此外，OpenMP通常假设编程者对代码的并行性有很好的理解，但在复杂的代码中找到最佳的并行策略可能并不容易。 另一方面，编译器的自动优化可以在没有明确并行指令的情况下，利用静态分析来找出并行化的机会。在某些情况下，这可能会比人工并行化更有效，特别是对于复杂的代码和数据依赖性。 实际上，`-O3` 和 OpenMP 并不是互斥的，可以同时使用。`-O3` 可以提高代码的基线性能，而 OpenMP 可以提供更细粒度的并行控制。你可以根据你的具体需求和代码的特性来选择最适合的优化策略。 静态分析是在不执行程序的情况下，对程序代码进行分析的过程。编译器会使用静态分析来找出代码中可以并行化的部分。 以下是使用静态分析寻找并行机会的一般步骤： 1. **识别无依赖性的循环**：无依赖性的循环（或者称为完全并行循环）是最容易并行化的循环。在这种循环中，每次迭代都是独立的，不依赖于其他迭代的结果。例如： ```cpp for (int i = 0; i < N;...

owlmk

分支概览——度量结果——重复代码点击重复代码文件修改文件状态是请求报500错误，排查原因发现服务端缺少对应model类，请帮忙看下原因。  

980468094

docker/docker-compose 部署失败

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根据文档中的命令bash ./quick_install.sh docker deploy 和bash ./quick_install.sh docker-compose deploy启动后会弹出窗口，但是过段时间自动闪退，手动通过脚本里的docker run 命令执行报" Init main server database failed"错误 注：本地环境是windows10

laowang6984

用源代码快速部署后尝试执行分析，一直卡在“创建任务，等待执行”。

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最后报错如图所示。在节点管理界面中能看到有节点。 系统是Ubuntu 22.10  

Gandhizx