vscode 插件开发小功能

最新推荐文章于 2025-07-09 08:31:59 发布
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本文介绍了如何在 VSCode 中使用特定命令来打开资源管理器和搜索框，为用户提供快速操作的方法。

打开资源管理器

vscode.commands.executeCommand(“vscode.openFolder”)

打开搜索框

vscode.commands.executeCommand(" workbench.action.openFolder")
其他命令可在 快捷键中查询

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在 VS Code 插件开发中，Command 是最基本、最常用的一个特性。你可以使用内置的一些命令，如：vscode.openFolder 打开文件夹或工作空间；也可以自定义命令，给用户使用。 执行命令 通过 vscode.commands.executeCommand() 可执行一个命令，此方法第一个参数为命令名，根据不同命令，后面可以传跟命令相关的参数。以 vscode.openFolder 命令为例，此命令后可跟两个参数：uri，文件夹或工作空间的路径，如果不传，则打开原生文件系统弹框，供用户选择；
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开发一个自己的VSCode插件
专注于大数据方向，区块链，前后端，数据可视化，人工智能等领域
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首先，需要在pageage.json定义，所需要的命令，如下图所示：然后需要配置，在编辑区域选中，进行转换。配置如下所示：在这里定义完所有的自定义的命令之后，就需要在入口文件（extension.ts）写每个命令对应的逻辑代码。
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woyebuzhidao321的博客
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比较好的文章可供参考： https://zhaomenghuan.js.org/note/vscode/awesome-vscode.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/99587182 一、关键字高亮实现
yakit-VSCode插件开发实战教程
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磁场扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究（Matlab代码实现）
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【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）结合高斯过程回归（GPR）进行磁场辅助的SLAM（同步定位与地图构建）研究，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模，有效捕捉磁场分布的非线性特征，同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据，实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性，尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标：①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建；②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台；③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节，重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑，可通过替换实际磁场数据进行实验验证，进一步拓展至多源传感器融合场景。
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