IntelliJ IDEA-----常用快捷键

本文详细介绍了IntelliJ IDEA中的各种快捷键,包括基本操作、重构、查找、注解和其他常用功能,掌握这些快捷键能显著提升开发效率。

 在使用IntelliJ Idea的时候,使用快捷键是必不可少的。掌握一些常用的快捷键能大大提高我们的开发效率,有些快捷键可以熟练的使用。对于这些快捷键,如果能够用好,编写代码的效率必能提高一个水平。

————————基本————————

Ctrl+Z撤销
Ctrl+Shift+Z重做
Ctrl+X剪切
Ctrl+C复制
Ctrl+V粘贴
Ctrl+Shift+J将选中的行合并成一行
Ctrl+Shift+向下箭头将光标所在的代码块向下整体移动
Ctrl+Shift+向上箭头将光标所在的代码块向上移动
Ctrl+Alt+Shift+向左箭头将元素向左移动
Ctrl+Alt+Shift+向右箭头将元素向右移动
Alt+Shift+向下箭头将行向下移动
Alt+Shift+向上箭头将行向上移动

————————重构————————

快捷键动作
Ctrl+Alt+Shift+T

Ctrl+Alt+Shift+T,弹出重构菜单 

Shift+F6重命名
Ctrl+F6更改函数签名
Ctrl+Shift+F6更改类型

————————查找————————

Ctrl+O重写基类的方法
Ctrl+I实现基类或接口中的方法
Alt+Insert产生构造方法、getter/setter等方法
Ctrl+Alt+T将选中的代码使用if、while、try/catch等包装
Ctrl+Shift+Delete去除相关的包装代码
Alt+/自动完成
Alt+Enter自动提示完成

————————注解————————

Ctrl+/使用//进行注释
Ctrl+Shift+/

使用/**/进行注释

————————查找————————

Ctrl+F在当前文件中查找
Ctrl+R替换字符串
Ctrl+Shift+F在全局文件中查找字符串
Ctrl+Shift+R在全局中替换字符串
Alt+F7查找当前变量的使用,并列表显示
Ctrl+Alt+F7查找当前变量的使用,并直接对话框显示
Ctrl+F7在文件中查找符号的使用
Ctrl+Shift+F7在文件中高亮显示变量的使用
Ctrl+N查找类文件
Ctrl+Shift+N查找文件
Ctrl+G定位到文件某一行
Alt+向左箭头返回至上次光标位置
Alt+向右箭头返回至后一次光标位置
Ctrl+Shift+Backspace返回上次编辑位置
Ctrl+Shift+反斜杠返回后一次编辑位置
Ctrl+B定位至变量定义的位置
Ctrl+Alt+B定位至选中类或方法的具体实现
Ctrl+Shift+B直接定位至光标所在变量的类型定义
Ctrl+U直接定位至当前方法override或者implements的方法定义处
Ctrl+F12显示当前文件的文件结构
Ctrl+Alt+F12显示当前文件的路径,并可以方便的将相关父路径打开
Ctrl+H显示当前类的继承层次
Ctrl+Shift+H显示当前方法的继承层次
Ctrl+Alt+H显示当前方法的调用层次
F2定位至下一个错误处
Shift+F2定位至前一个错误处
Ctrl+Alt+向上箭头查找前一个变量共现的地方
Ctrl+Alt+向下箭头查找下一个变量共现的地方

————————其它————————

Ctrl+Shift+Enter将输入的if、for、函数等等补上{}或者;使代码语句完整
Shift+Enter在当前行的下方开始新行
Ctrl+Alt+Enter在当前行上方插入新行
Ctrl+Delete删除光标所在至单词结尾处的所有字符
Ctrl+BackSpace删除光标所在至单词开头的所有字符
Ctrl+向左箭头将光标移至前一个单词
Ctrl+向右箭头将光标移至后一个单词
Ctrl+向上箭头向上滚动一行
Ctrl+向下箭头向下滚动一行
Ctrl+W选中整个单词
Ctrl+Shift+U切换大小写

 

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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