原创 vscode-lsp插件開發

LSP 是什麼 LSP, 全稱 Language Server Protocol, 即語言服務器協議, 這是微軟創建的一個協議(目前已有 Codenvy, Red Hat 和 Sourcegraph 等公司一起支持它的發展)。定義了在編輯器

原创 VSCode 插件開發系列教程

VSCode 插件架構,VS Code 是通過 Electron 實現跨平臺的,而 Electron 則是基於 Chromium 和 Node.js,比如 VS Code 的界面,就是通過 Chromium 進行渲染的。同時, VS Cod

原创 NATS—協議詳解(nats-protocol)

NATS的協議是一個簡單的、基於文本的發佈/訂閱風格的協議。客戶端連接到 gnatsd(NATS服務器),並與 gnatsd 進行通信,通信基於普通的 TCP/IP 套接字,並定義了很小的操作集,換行表示終止。與傳統的、使用了二進制消息格

原创 CentOS系統的/tmp目錄自動清理規則

CentOS系統的/tmp目錄自動清理規則 1、CentOS 7 CentOS7下,系統使用systemd管理易變與臨時文件,與之相關的系統服務有3個: systemd-tmpfiles-setup.service :Create Vola

原创 CGO中處理C中的回調函數

C語言的接口 api.h #ifndef API_H #define API_H #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif typedef void (*IntCallback)(void *,

原创 vscode右鍵菜單

註冊表 命令 regedit 計算機\HKEY_CLASSES_ROOT\Directory\shell\VSCode\command goland64.exe "C:\Users\vboxuser\AppData\Local\Pro

原创 Golang調用Dll案例

Golang調用Dll案例 前言 在家辦公已經兩個多星期了,目前最大的困難就是網絡很差。獨自一個人用golang開發調用dll的驅動程序。本來就是半桶水的我,還在爲等待打開一個頁面而磨平了耐心。本想依葫蘆畫瓢把這個驅動做了。可網上找到的案

原创 golang調用dll,windows

冷知識 syscall包 並不會使用cgo,不用安裝mingw-x64編譯器, import "C"採用使用cgo 使用syscall.LoadLibrary(dllPath)函數加載dll,syscall.Syscall(...)函數調用

原创 使用golang編寫支持C++調用的動態庫,接口支持結構體和回調函數

網上有很多例子介紹如何使用cgo實現C/C++與golang進行接口交互。 我有個項目是使用Qt寫的客戶端程序,但Qt在需要使用redis、支持表單的web服務、mq或網絡化日誌庫等需求時,往往需要加載一大堆第三方庫,且編譯複雜,跨平臺(如

原创 windows下vbox虛擬機配置端口轉發

添加NAT網卡 打開VirtualBox ,選擇菜單管理==》全局設定。 選擇網絡選項卡,添加一張NatNetwork網卡。 vbox7 設置虛擬機的網絡 選擇虛擬機,點設置,選擇網絡,然後連接方式選擇NAT網絡,界面名稱選擇剛纔添加的

原创 使用註冊表編輯win10鼠標右鍵菜單,詳細解釋(右鍵文件夾、文件以及右鍵空白區域下三種情況)

win10鼠標右鍵菜單管理:右鍵文件夾、文件以及右鍵空白區域三種情形 將鼠標右鍵菜單分文下三種情況:     右鍵空白區域(分爲桌面空白區域和其他文件夾下空白區域)    右鍵文件夾    右鍵文件(分爲所有文件和某類型文件兩種) 1. 通

原创 win10下注冊goLand

win10下注冊goLand 修改系統時間到 2021-4-13號 使用以下注冊碼激活 S32PGH0SQB-eyJsaWNlbnNlSWQiOiJTMzJQR0gwU1FCIiwibGljZW5zZWVOYW1lIjoiSmF2YSDlp

原创 vbox擴容vdi磁盤

單位: M 界面可以操作,介質管理 # 擴容到200G > VBoxManage modifyhd win10dev.vdi --resize 204800 0%...10%...20%...30%...40%...50%...60%...

原创 手寫數字識別-paddle版

平臺 https://www.paddlepaddle.org.cn/ 環境變量 # 路徑 data_dir = '../data' model_dir = 'inference_model' base_dir = '{}/{}'.form

原创 LeNet詳解 LeNet詳解

LeNet詳解  LeNet-5是一個較簡單的卷積神經網絡。下圖顯示了其結構:輸入的二維圖像,先經過兩次卷積層到池化層,再經過全連接層,最後使用softmax分類作爲輸出層。關於CNN參見:https://blog.csdn.net/