QQs'Note

Go编程语言是Google中一些大牛（尤其是有着plan9前科的大牛们）如Rob Pike，Ken Thomason这两位赫赫有名的程序高手、技术作于2007年9月开始建造。 Pike指出，Go代码的编译基本上可以达到C语言的速度，几乎可以在瞬间完成，“就像是在使用交互式语言”。现有的语言都没有针对多核心处理器 进行优化，为了解决此类编程问题，Google工程师们开发了Go语言。从源文件的copyright可以看到，很多基础代码来自plan9. Go 已在Google公司内部测试过，现在已经发布 Go 1 RC1 版本。Google开放Go的代码，希望籍此帮助Go语言的发展。首席软件工程师Rob Pike说：我们开发Go，是因为近10年左右开发程序之难让我们有点沮丧。Google两年前开始开发Go，1年前开始有一只团队专职于此。目前只支持 unix平台， windows平台的支持由于资源的原因，需要更多的参与者来移植。 Go的定位 是系统编程，比如Web服务器、存储系统和数据库等，但也欢迎在其它方面的应用。 Go 语言官方网站

java 和 go，谁才是最终答案
java优势：

• 1.1 比较强大的地方是那个jvm，他让你有一些字节码增强的技，jvm层面的语言自带的aop。
• 1.2 有泛型。
• 1.3 有annotation技术，这个貌似是java5才出来的。
• 1.4 面向对象语言。
• 1.5 有threadlocal技术

go的优势：

• 1.1 go有多协程的能力，有select和channel让协程能通讯。
• 1.2 可以定义对象为指针还是对象本体，如果返回对象本体则肯定不会出现空指针。而且go的空对象调用方法也不一定会npe，因为空对象本身不是真的空，是有类型的空对象。
• 1.3 面向接口的语言，有些面向对象的设计模式不太好写，不过不是重点。
• 1.4 方法能返回多个对象，编程不会再创建这么多class去包对象了。
• 1.5 异常处理机制比较特别，go官方建议大家每个函数返回err，这样当你调用方法的时候，会强制让你回答：”如果这个方法异常，你应该怎么做”。不像java，都是throw出去，所以go编程的异常case会少一些。不过这样也让代码很臃肿，到处都是if err!= nil 。

队列的特点是先进先出，以C#的Queue为例

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Queue<string> numbers = new Queue<string>();
// 进
numbers.Enqueue("one");
numbers.Enqueue("two");
numbers.Enqueue("three");
numbers.Enqueue("four");
numbers.Enqueue("five");
// 出
Console.WriteLine("\nDequeuing '{0}'", numbers.Dequeue()); // Dequeuing 'one'
Console.WriteLine("\nQueue Size '{0}'", numbers.)
Console.WriteLine("\nDequeuing '{0}'", numbers.Dequeue()); // Dequeuing 'one'

队列不能直接操作任意指定位置元素 必要时转换为Array

search for topic: Awesome xxx

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pnpm add -D gh-pages

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{
  "scripts": {
    "build": "vite build", 
    "deploy": "npm run build && gh-pages -d dist"
  }
}

无意在网上看到了编程语言的鄙视链，我anyscript(ts)位列末端，Rust以其编码效率和执行效率、面向现代化，没有历史包袱的优点成为鄙视链上高于C/C++的存在

关于webassembly的开发需求 LLM建议我从原本薄弱的C++路径直接转到Rust上

C++基础薄弱，想要写出能在浏览器安全、高效运行的 Wasm 代码，需要补齐的短板太多. 挑战 Wasm 80% 的精力花在“如何不写崩内存”和“如何配通编译环境”上，而不是业务逻辑。Rust 的设计初衷就包含了内存安全和现代工具链，这与 Wasm 的需求完美契合

Rust学习曲线陡峭 所有权和生命周期概念确实比 C++ 难懂 好在 Rust 一旦通过编译，代码大概率就是正确的

《Rust and WebAssembly》

Rust 在图形学领域（尤其是涉及 WebAssembly、现代 API 如 Vulkan/Metal、以及引擎开发）已经展现出了独特的、甚至超越 C++ 的优势

Start up

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curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

windows 下载Rust

Crate

Rust中 Crate是编译单元 可以理解成一个代码包 每个Crate都是一个独立项目 可以是一个二进制可执行文件或一个库。
使用 Rust 编译器，也就是 rustc 来编译

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$ rustc hello.rs
$ ./hello
Hello, world!

Cargo

Rust包管理器 在 Windows 上，下载并运行 rustup-init.exe。它将在控制台中启动安装

强制开发模式下使用全面优化编译策略

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[profile.dev]
opt-level = 2  # 默认是 0，改为 2 表示全面优化
debug = true   # 建议保留调试信息，否则无法调试

Trait

在 Rust 语言中，Trait（特质） 是极其核心且灵魂的一个概念。简单来说，它定义了类型必须具备的行为（即“能做什么”），而不是描述类型包含的数据（即“是什么”） 可以把它类比为：

• Java / C# 中的 接口（Interface）
• C++ 中的纯虚函数 / 抽象类

所有权系统和借用检查器

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fn main() {
    let s = String::from("hello"); // s拥有这个字符串的所有权
    println!("s: {}", s);
    let s1 = s; // s的所有权转移到s1
    println!("s1: {}", s1);
    // 这里s已经不再有效，不能再使用它
    // 下面这行代码会报错，因为s已经不再有效
    // println!("{}", s);
    let r1 = &s1; // 不可变引用
    let r2 = &s1; // 多个不可变引用是允许的

Rust Wasm

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cargo install wasm-pack
cargo new --lib hello_wasm

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[package]
name = "hello_wasm"
version = "0.1.0"
edition = "2021"

[lib]
crate-type = ["cdylib"]

[dependencies]
wasm-bindgen = "0.2"

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wasm-pack build --target web

无间

刘邦被围

安史之乱潼关失守

Netty到底是什么

Label Hyberlink Style

设置RichText以使文本中的样式生效

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Label {
    textFormat: Text.RichText;
    text: "<style>a:link { color: " + Theme.highlightColor + "; }</style>" +
          "<a href=https://together.jolla.com/'>Jolla2Gether</a>";
    }
}

AP(Access Point)

通常说的是无线AP，即无线网络接入点，无线路由器的天线就是AP，其作用是收发网络数据信号，在网络中相当于交换机，家装中做全屋网络覆盖会安装AP设备 （因为常常是商用，其功能不如路由器售价却比路由器贵很多）

AC(Access Controller)

接入控制器，集中化控制局域网内可控的无线AP, 应用场景如商场的不同区域AP，统一连接到AC，使得顾客从一个区域到另一个区域，始终连接统一网络

hover

mxis tweaker

安装TensorFlow Object Detection API

参考PaddleX准备anaconda和cuda

参考安装Tensorflow2

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conda create -n tensorflow python=3.10
conda activate tensorflow
pip install tensorflow 

测试安装，在python中引用tensorflow， 对一个随机张量的求和

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python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
# 结果形如tf.Tensor(-1082.7711, shape=(), dtype=float32)

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# 将model路径添加到PYTHONPATH环境变量
set PYTHONPATH=%PYTHONPATH%;C:\Users\qqqst\Documents\TensorFlow\models
# 安装requirements
pip3 install --user -r models/official/requirements.txt 

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# cmdline in TensorFlow/models/research
for /f %i in ('dir /b object_detection\protos\*.proto') do protoc object_detection\protos\%i --python_out=.

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pip install cython
pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI

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# From within TensorFlow/models/research/
cp object_detection\packages\tf2\setup.py .
python -m pip install .

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# From within TensorFlow/models/research/
python object_detection/builders/model_builder_tf2_test.py