sublime text2 常用插件

本文介绍了几款Sublime Text编辑器的实用插件,包括用于API文档生成的DocBlockr、提高编码效率的zenCoding、多剪贴板支持的ClipboardHistory等。这些插件覆盖了代码格式化、跨文件跳转、标签美化等功能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、DocBlockr :该插件提供文件注释,方便后期根据注释生成API文档,输入 “/**” + enter调出 (在function的上面一行才有效果)

2、zenCoding 大名鼎鼎的zencoding就不用多解释, 调用方式两种,一种是ctrl+alt+enter, 一种是输入完标签直接tab。

3、ClipboardHistory: 该插件提供多剪贴板支持,你就可以同时保存多个剪贴板里的内容了,ctrl+alt+v快捷键调出

4、js Format 提供JS格式化功能,快捷键 ctrl+alt+F,会根据

5、PHPTity:php代码自动排序.装完了重启后ctrl+alt+t

6、SFTP 该插件提供ftp服务器管理,用来管理自己的空间很不错,通过配置来操作.安装完后重启软件后在左文件夹右键单击 选择Map to Remote...即可会在文件夹下生成sftp-config.json配置即可,用的时候跟SVN一样右键就可以

7、ctags

这个插件能跨文件跳转,跳转到指定函数声明的地方(ctrl+alt+左键)。 使用package control 搜索ctags 进行安装(安装ctags插件就可以了, 还有一个 CTags for PHP 插件没什么用),注意安装好插件后要需要安装ctags命令。window 下载 ctags.exehttp://pan.baidu.com/share/link?shareid=2930217876&uk=2013335237 将ctags.exe文件放在一个环境变量能访问到的地方。打开cmd, 输入ctags,如果有这个命令,证明成功了。ubuntu下安装运行命令:sudo apt-get install exuberant-ctags 。然后在sublime项目文件夹右键, 会出现Ctag:Rebuild Tags 的菜单。点击它,然后会生成.tags的文件 然后在你代码中, 光标放在某个函数上, 点击 就可以跳转到函数声明的地方。

8、Tag 格式化标签,让乱七八糟的代码,瞬间整齐清晰。

9、Goto-CSS-Declaration,跳转到css文件该class的声明处,方便修改查看,如图下所示,注意对应的css文件要同时打开才行。

 

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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