Visual Studio Code 1.9 发布,新特点有这些

Visual Studio Code 1.9版本发布,新增功能包括互动式演练、Markdown同步预览、粘贴内容格式化等功能,提升用户体验,并增强调试能力和任务运行支持。

(点击上方蓝字,可快速关注我们)

来源:oschina,

https://www.oschina.net/news/81538/visual-studio-code-1-9

Visual Studio Code 1.9 版本发布了,Visual Studio Code 是一个运行于 OS X,Windows 和 Linux 之上的,针对于编写现代 Web 和云应用的跨平台编辑器。

该版本包含一些重要的更新,亮点有:

  • 新的欢迎主页 - 无论是新用户还是回归的老用户,欢迎页面都可帮助快速入门。

  • Interactive Playground - 体验 VS Code 的高级编辑功能,而不用创建文件或项目。

  • Markdown 同步预览 - Markdown 预览及其编辑器的 Coupled 视图。

  • Format on Paste - 将源代码导入项目中后将粘贴板格式化。

  • Language specific settings - 自定义特定语言的设置。

  • Single file debugging - 无需配置文件即可启用对单个文件的快速调试。

  • Inline 变量显示 - 调试时 inline 变量可见。

  • Node.js 调试配置拓展 - 能轻松调试 Mocha 任务、gulp 任务,甚至是 Yeoman generators。

  • 任务运行支持改进 - 从同一任务运行多个命令。

  • 更快的集成终端 - 改进了集成终端的性能和 Windows 支持。

Before (v1.8.1):

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After (v1.9.0):

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  • ……

完整更新内容请查看发行日志

下载地址:

https://code.visualstudio.com/Download

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### 如何在 Visual Studio 2022 中导入点云数据 要在 Visual Studio 2022 中成功导入点云数据,需要完成以下几个方面的配置和操作: #### 1. 安装 PCL 库 PCL 是一个专门用于处理点云数据的开源库。为了能够在项目中使用它,必须先下载并安装适合 Windows 平台的版本。可以从官方网站获取预编译二进制文件或者自行编译源码[^3]。 对于最版的 Visual Studio(如 VS2022),建议选择与之兼容的 MSVC 编译器版本。如果官方未提供针对特定版本的支持,则可以尝试使用较的稳定分支进行本地构建[^4]。 #### 2. 配置开发环境 一旦获得了所需的 PCL 文件夹结构(通常包括 `include`、`lib` 和 `bin` 子目录),就需要将其集成到 Visual Studio 工程设置当中去。具体步骤如下所示: - **添加包含路径**: 打开项目的属性对话框 (`Alt+F7`) ,导航至 C/C++ -> General 节点下的 “Additional Include Directories”,输入指向 pcl 头文件所在位置的绝对地址;例如:`C:\Program Files\PCL\include\pcl-1.9;%(AdditionalIncludeDirectories)`。 - **指定链接库**: 接着转到 Linker -> Input 下面找到 Additional Dependencies 字段,在这里补充上所有需要用到的 .lib 名字列表,比如 `pcl_common_release.lib;pcl_io_release.lib` 等等。 - **调整运行时库选项**: 如果发现存在 CRT 不匹配错误提示的话,请确认两者均采用了相同的 Runtime Type 设置(即多线程 DLL (/MD) 或者静态 MT)。这一步骤可以通过修改工程全局参数实现——前往 Configuration Properties -> C/C++ -> Code Generation 查看当前选用的是什么模式[^5]。 #### 3. 测试程序编写 当一切准备就绪之后就可以着手创建简单的测试案例来验证功能是否正常运作了。下面给出了一段基本代码片段用来加载外部存储设备上的 XYZ 格式的点集合资源,并打印部分基本信息出来供参考: ```cpp #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> // 提供PCD文件读写支持 #include <pcl/point_types.h> // 声明各种类型的点定义 int main(int argc, char** argv){ if(argc !=2 ){ std::cerr << "Usage: "<<argv[0]<<" input_file.pcd"<<std::endl; return -1 ; } pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>()); // 尝试打开给定名称的数据流对象 if(pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>(argv[1], *cloud)==-1){ PCL_ERROR ("Couldn&#39;t read file %s\n", argv[1]); return (-1); } printf("Loaded %d data points from test_pcd.pcd with the following fields: \n", static_cast<int>(cloud->points.size())); for(size_t i=0;i<cloud->size();i++) { printf("[%f,%f,%f]\n",cloud->at(i).x, cloud->at(i).y, cloud->at(i).z ); } return 0; } ``` 上述脚本展示了如何利用 PCD_IO 类所提供的方法从磁盘加载已保存好的三维坐标系表示形式的场景模型实例化后的 PointCloud 对象实体变量 cloud 。随后遍历整个容器内的每一个元素节点逐一输出其对应的 X,Y,Z 方向分量数值[^1]。 ---
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