これら全ての機能は、テキストエディタと Language Server との間で JSON-RPC を使い、ソースコード本体、コード補完候補、座標情報などを交換する事で実現されています。 温故知新 実は Language Server Protocol は OmniSharp というソースコード補完サーバがベースとなっています。 OmniSharp は元々、Vim で C# のコードを補完する為に作られた Vim プラグインでした。当時は Vim が curl コマンドで通信できる様に REST サーバとして作られていました。それを Microsoft が双方向の通信を行える様に通信仕様を JSON-RPC に定め、汎用化の為に仕様として策定した物が現在の Language Server Protocol です。 Language Server Protocol は Visual Stud
この記事は、NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2019の18日目の記事です。 昨日は @yusuke84 さんの記事、WebRTC Platform SkyWayのサポートについて考えていること でした。 メリークリスマス! はじめに 会社のAdvent Calendarということで、当初はある程度流れに忖度して技術的なTipsを書こう! とか考えて、Neural Networkについてネタ探ししてたのですが、結局自分が興味のある話、それも実装よりも理論一辺倒な話に落ち着いてしまった、本記事はそんな成れの果てです。 (まあ1人くらい暴走しても良いですよね、きっと) というわけで、Neural Networkを用いた物理系の表現について、少し前から気になってる話をツラツラと書いていきます。そのうちに、この辺の話を端緒に新規性のある手法を論文化するから、それ相応の評価
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