接触Obsidian以后，决心将笔记从OneNote转换成Markdown格式，再由Obisian管理，同步则还是用OneDrive。OneDrive在Linux下没有客户端，不过可以借助Rclone与OneDrive API交互做同步。 安装 curl https://rclone.org/install.sh | sudo bash 配置 Rclone的文档相当齐全，这里参考https://rclone.org/onedrive/ 进行配置。终端输入 rclone config 按提示设定storage的名称（这里设定为onedrive），选择storage类型为Microsoft OneDrive，随后Rclone会唤起浏览器打开登录页面 e) Edit existing remote n) New remote d) Delete remote r) Rename remote c) Copy remote s) Set configuration password q) Quit config e/n/d/r/c/s/q> n name> onedrive Type of storage to configure. Enter a string value. Press Enter for the default (""). Choose a number from below, or type in your own value [snip] XX / Microsoft OneDrive \ "onedrive" [snip] Storage> onedrive Microsoft App Client Id Leave blank normally....

背景 Linux下perf可以说是首选的性能调优工具——无需重新编译目标软件，支持采样多种类型的事件，开销相对较小。不过perf也有明显的缺点，perf是通过采样事件（并且通常都是采样CPU事件）来记录软件运行情况的，因此它的结果往往只能反映程序在某一方面的表现。 换而言之，如果perf采样的是CPU事件，那么其结果只能代表程序On-CPU的表现，至于Off-CPU部分则需要另外采样。虽然也可以通过采样sched:sched_stat_sleep、sched:sched_switch、sched:sched_process_exit来间接分析Off-CPU的情况，但Off-CPU瓶颈的类型可能有很多（IO、线程同步、内存等），只采样特定事件分析容易有所遗漏。 这自然地引出一个问题：有没有工具能够按固定时间间隔记录程序当前调用栈？ 不幸的是，perf虽然支持记录cpu-clock、task-clock事件，但内核并没有提供类似于wall-clock的事件。其它采样工具，诸如gprof、gperftools、Valgrind也是如此。 poor man’s profiler 所谓的poor man’s profiler，其原理非常简单。用GDB启动（或关联到）进程，并按一定间隔中断进程并检查当前调用栈，函数的开销则与其在调用栈中出现的频率成正比。 一个简单的实现，poor-profiler.sh： #!/bin/bash set -e command="" sample_number=100 sleep_time=0.01 output_file="poorman-profiler.log" PID=0 # parse arguments while getopts e:n:t:o:p: flag do case "${flag}" in e) command=${OPTARG} ;; n) sample_number=${OPTARG} ;; t) sleep_time=${OPTARG} ;; o) output_file=${OPTARG} ;; p) PID=${OPTARG} ;; *) echo "${OPTARG} are ignored" >&2 ;; esac done # remove old log if [ -f "$output_file" ] ; then rm -v "$output_file" fi # run command in background if not empty if [ -n "$VAR" ]; then ${command} & PID=$!...

背景 因为业务的原因，需要从C++端调用一个C#库，设计的调用流程如下： graph LR; n["Native C++"]-->m["Managed C++"]; m-->s["C#"]; 工程的组织如下： graph LR; subgraph "Native C++" user["Native C++库使用者"] nt["Native C++库单元测试"]; n["Native C++库"]; end m["Managed C++库"]; subgraph "C#" s["C#库"]; st["C#库单元测试"]; end user-.->|显式加载|n; nt-->n; n-->m; m-->s; st-->s; 动态库工程： Native C++库：生成Unmanaged.lib和Unmanaged.dll Managed C++库：生成Wrapper.lib和Wrapper.dll C#库：生成Managed.dll 可执行文件工程： Native C++库单元测试：生成UnmanagedTest.exe C#库单元测试：生成ManagedTest.exe Native C++库使用者：生成LibConsumer.exe。与单元测试工程不同的是，LibConsumer.exe会在运行期间调用::LoadLibrary()显示加载Unmanaged.dll，在链接期也不会链接到Unmanaged.lib和Wrapper.lib 现在情况如下：C#库编写完成，且C#库单元测试通过，但Native C++库单元测试未通过，LibConsumer.exe加载Unmanaged.dll也会失败（::LoadLibrary()返回句柄为NULL）。调试发现在托管C++层创建C#对象时会出现EEFileLoadException导致程序崩溃。 EEFileLoadException Microsoft Docs没有找到对EEFileLoadException的描述，不过Stackoverflow上有个简要的回答，见EEFileLoadException When Loading C++ DLL in Managed DLL： An EEFileLoadException indicates the executable cannot find or load one of it’s dependencies. That can of course has different causes (path problem, mixing configurations, mixing platforms)....

自Qt 5.15开始，Qt对于开源用户只提供源码包的下载，不再提供预编译安装包。这一策略或是为了促使更多人购买Qt的商用授权。无论对这一决策的态度如何，自Qt 5.15开始，无论是使用静态库还是动态库，编译Qt都将是一个必不可少的步骤了。 1 源码下载 Qt 5.15.1的下载地址：Qt 5.15.x source packages 也可以从国内的镜像下载，Qt的镜像列表：https://download.qt.io/static/mirrorlist/ 下载qt-everywhere-src-5.15.1.zip后解压，这里假定将源码解压到qt5.15.1-src目录。 2 编译环境搭建 在Windows环境下从源码编译安装Qt，除VS开发环境外，还需要先安装Perl和Python。此外，还有一些可选的三方库可以安装，如OpenSSL Toolkit、ICU、ANGLE，这些库可以为Qt提供额外的特性，但并不是必要的，参见Qt官方文档对编译环境的描述：Qt for Windows - Requirements Qt 5.14。 2.1 Visual Studio Qt可以使用VS 2015，VS 2017，VS 2019进行构建。这里选择使用VS 2019，从https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/ 下载安装即可。 2.2 Perl Perl的Windows版本有2种可以下载，分别是ActivePerl和StrawberryPerl。其中ActivePerl需要注册后下载，StrawberryPerl可以直接下载，推荐StrawberryPerl。 StrawberryPerl下载地址：Strawberry Perl for Windows 安装时默认会添加perl到环境变量。安装完成后，可以通过命令行执行perl -v测试环境变量是否安装成功。 2.3 Python 对于Python，Python 2只被qpdf、qwebengine等几个模块需要，如果不需要这几个模块可以只安装Python 3。这里选择只安装Python 3。 在Windows 10下安装Python的注意事项 从Windows 10 2019 五月更新以来，微软试图把 Python 带到 Windows，因此在C:\Users\%USERNAME%\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps路径下加入了python.exe、python3.exe几个占位文件。 这几个文件并非真正的python解释器，执行后会弹出Windows Store页面并定位到Python App的详情页。由于这几个文件也处在系统的PATH环境变量内，当用户执行python时有可能会调用占位文件而非实际的python解释器，从而导致运行错误。 可以通过以下步骤关闭该设置： 输入app exec打开Windows的“应用程序别名”界面 关闭为python.exe和python2.exe设置的别名 下载Python：Python Releases for Windows Python.org 安装时选择将Python加入环境变量。可以在命令行内输入python，检查Python解释器是否会运行。 2.4 LLVM 从Qt 5....

1 准备工作 在Windows下编译VTK需要以下内容： CMake 3.10及以上 Visual Studio及MSVC编译环境 VTK源码 1.1 下载VTK源码 可以在https://vtk.org/download/ 下载VTK的源码、测试数据、文档等内容 其中，VTKData-9.0.1.tar.gz是VTK用于测试的数据，VTKLargeData-9.0.1.tar.gz是VTK部分示例程序所用的数据，这两个文件都可以不用下载，只下载VTK-9.0.1.tar.gz即可。 2 生成VTK 2.1 创建目录 为VTK创建一个文件夹 在文件夹内，创建src和build目录，分别存放源码和生成的文件 将VTK-9.0.1.tar.gz解压到src内 目录结构类似于： c:\data\cpp\vtk\build <--空 c:\data\cpp\vtk\src c:\data\cpp\vtk\src\Accelerators c:\data\cpp\vtk\src\Charts c:\data\cpp\vtk\src\.... 2.2 运行CMake 打开CMake-GUI 选择VTK的源码路径和生成路径 点击“Configure” 选择需要的“generator”，这里选择Visual Studio 15 2017 Win64作为生成器 根据需要调整CMake选项。以下为部分常见的选项： CMAKE_INSTALL_PRFIX：生成的VTK库的安装路径。根据需要选择即可 VTK_BUILD_EXAMPLES：默认为OFF，勾选后生成测试时将一并生成示例代码。由于源码中的测试工程管理不便，且测试资源需要单独下载和配置，这里选择不生成源码中的示例，后续单独克隆VTK的测试代码仓库并生成。 VTK_USE_CUDA：默认为OFF，勾选后开启对CUDA的支持 VTK_GROUP_QT：勾选后将开启对Qt的支持，编译VTK在Qt中的控件类等 再次点击“Configure”进行配置 点击“Generator”生成VS 2017对应的工程 点击"Open Project"，这时会调用VS 2017打开CMake生成的工程 2.3 构建 在VS 2017中将配置切换到"Release"，右键ALL_BUILD项目，选择“生成”即可。构建完成后，在build/bin/Release下便能看到编译好的动态库文件。 2.4 安装 右键INSTALL项目，选择“生成”即可将VTK相关的头文件、库文件、动态库文件安装到CMAKE_INSTALL_PREFIX指定的位置。安装完成后，目录结构应类似于： c:\program file\VTK\bin c:\program file\VTK\include c:\program file\VTK\lib c:\program file\VTK\share 其中，\bin目录包含了所有的VTK动态库文件，可以该路径加入环境变量。 如果需要更改安装路径，再次打开CMake-GUI更改CMAKE_INSTALL_PREFIX后，重新加载工程生成INSTALL即可 3 生成示例 3.1 示例的来源 如前所言，VTK源码包内已经附带了一些示例程序，这些示例程序旨在以简单一致的格式来说明VTK的一些概念，然而这些例子只涵盖了VTK功能的一小部分。...