Visual Studio.NET快捷键最爱收藏

Chendy Chendy 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 600+累计阅读 615平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄23年
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Visual Studio.NET快捷键最爱收藏（多图）
小气的神 2002-01-23
 
Article Type: Information
难度等级： 0/9         
版本： 1.16
 
    这个收藏展示的灵感来源于前些天我在 优快云 发的帖子《升级到 Visual Studio.NET 的 10 个理由》和《不升级到 Visual Studio.NET 的 10 个理由》。如果你也有其他的诀窍和使用技巧可以告诉我，告诉大家一起分享，所以我把这篇文章推荐给你们，无论你们是否升级到 VS.NET ；把它推荐给喜欢 VS.NET 的人，无论你们对它有多少熟悉；把它推荐给不熟悉的人，无论你们多么不喜欢 Microsoft ；把它推荐给《程序员》杂志，让更多的人在彩色胶纸上看到它；把它推荐给 优快云 社区，给上面所有乐于分享和热情的每位朋友。
 
Keys
图示和解释
"> command" in Mini-buffer
＋ 可以在这个窗体中执行一些命令比如关闭当前窗口等等
Ctrl-Shift-G in mini-buffer
Ctrl-O in mini-buffer
＋ 按Ctrl-Shift-G 将打开objects.cs 这个文件 Ctrl-O 打开Open对话框
Ctrl-Tab
Ctrl-Shift-Tab
＋ Ctrl-Tab ：切换当前的编辑视图，Ctrl-Shift-Tab：按反方向切换
Ctrl+/
＋ 焦点跳动Mini-buffer，并且出现“>”命令提示符
Ctrl-PageUp in HTML Design View
＋ 在ASP.NET Project中，打开HTML视
Ctrl-PageDown in HTML Source View
＋ 在ASP.NET Project中 ，打开到 Design 视
F7 in Form Design View
＋ 打开代码编辑视 source view
Shift-F7 in Form Source View
＋ 打开窗体设计视design view
Alt-F6
＋ 切换到下一个可显示的面板，并自动的从一个Tab跳到另一个Tab
Ctrl-Shift-B
＋ Build 你的代码或Project
F5
Ctrl-F5
＋ F5 : 运行在Debug模式Ctrl-F5: 直接运行，但不在debug模式，忽视断点。
F11
F10
＋ F11：Debug时，进入正在调用的某个函数F10：Debug时，将不进入具体的函数
Ctrl-B
Ctrl-Shift-F9
Ctrl-Alt-B
＋ Ctrl-B ：设置或取消当前行的断点 Ctrl-Shift-F9 : 取所有消断点
＋ Ctrl-Alt-B ：激活断点列表，调试时特别方便
F8
Shift-F8
＋ 在编译错误View进行导航上一个或下一个
Ctrl-Space when typing a symbol
＋ 出现可能的选项，中文系统中这个按键经常和切换输入法冲突。
Ctrl-Space when entering arguments
＋ 键入函数参数时按可以显示函数参数的原型
Ctrl-K Ctrl-F
＋ 将不规则的文本重新格式化
Ctrl-K Ctrl-K
Ctrl-K Ctrl-N
Ctrl-K Ctrl-P
 
＋ Ctrl-K Ctrl-K：定义和取消一个书签
＋ Ctrl-K Ctrl-N：切换到下一个书签 Ctrl-K Ctrl-P：切换到前一个书签
Ctrl-K Ctrl-C
＋ 将选中的代码行注释
Ctrl-K Ctrl-U
＋ 将已经选中的代码行的注释去掉
Ctrl-}
＋ 匹配 {} ,() 等成对标示符号
Shift-Ctrl-}
＋ 将匹配的{}, () 之间的数据选中
Ctrl-L or Ctrl-Y or Shift-Del
＋ 删除光标所在的整行
Ctrl-Shift-F12
＋ 在下一个搜寻的结果，下一个错误，下一个任务(task)
Ctrl-"-"/Ctrl-Shift-"-"
 
＋ Ctrl-"-" ：将编辑光标跳动最后一次你工作过的地方
＋ Ctrl-Shift-"-" ：跳动你目前位置的下一个位置（这些位置都是你曾经工作过的地方）
Ctrl-C in the Class View
＋ 拷贝这个全名到内存，比如上面图中加入Project是MyTest，那么内存中的全面将是MyTest .WebForm1.Page_Load ，写代码时这个功能很方便，不断 Ctrl-V
Ctrl-M Ctrl-M
＋ 收缩或扩展代码编辑视中的region 或 outlined 块
Ctrl-M Ctrl-O
＋ 收缩当前文档中的所有节点
Ctrl-M Ctrl-L
＋ 扩展开当前文件中所有的节点
F12
＋ 跳动函数或当前标示的定义，相当于上述菜单中的Go to Definition
Ctrl-G, line #, Enter
或
Ctrl-D, line #, Ctrl-G
＋ 快速跳动代码编辑器某行
Ctrl-I/Ctrl-Shift-I + string
＋ 增加目前要搜寻字符串，相对与目前搜寻的二次搜寻
＋ 上述功能的反方向的操作 。
＋ 执行这两个操作时，你可以看到界面上有一个很特别的箭头图标，两种操作分别对应不同方向的搜寻
Ctrl-R+Ctrl-R
＋ 打开或关上代码编辑器的 word wrap 功能
Ctrl-Alt-L
＋ 切换到Solution Explorer
F4 or Alt-Enter
＋ 切换到属性窗口的默认选择项或之前的一个已选项
Ctrl-Alt-X
＋ 打开 ToolBox
Ctrl-Alt-S
＋ 打开 Server Explorer
Ctrl-Alt-J
＋ 打开Object Browser
Ctrl-Shift-C
＋ 打开Class View
还不够，那么在选项中选中这个检查框，那么你可以看到更多
＋ 选中Optiong选项，然后选中 Show shortcut keys in ScreenTips 这个选项
 
本来是直接一个文档的，但是由于图片太多，几乎每次发送都会超时 ,40 多个网络 URL 找得我头昏，再说不是每个人都喜欢有图的，所以我建立另外一个版本，只是用 Word 转换一下就可以了。你可以从这个路径看到这个带图片的 打印版本 , 当然要特别感谢 优快云 的帮助。
 
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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