个人常用的sublime-text插件

本文推荐了一系列提高Sublime Text 3使用效率的插件,包括Emmet、BracketHighlighter、SidebarEnhancements等,涉及代码编写、美化及自动化等方面。

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这里总结一份个人常用的sublime-text 3插件。假设大家的电脑上都已经安装好了Sublime Text 3,同时也假设大家的Sublime已经安装了package control插件,并可以正常使用install。如下图。

package control

接下来放上个人常用的一些插件,希望对你有所帮助。当然也是自己做个备份。

  • Emmet
    这个插件不用说了吧,编辑器中最流行的插件之一。其前身是Zen Coding,大大的提高了web开发者的生产效率。具体使用大家再多查查资料啦,这里不细说啦。

  • Theme:Boxy & Agila
    这两个是我比较喜欢的主题。网上也有很多其他主题,大家挑自己喜欢的就好了。这两款主要是颜色比较鲜明,对于js/react/ph等都有不同的相应颜色呈现。反正超漂亮der就是啦。

  • Alignment
    代码自动对齐。使用时候选中需要自动对齐的代码,使用快捷键Ctrl+Alt+A。但由于Ctrl+Alt+A可能跟截图的快捷键冲突,修改Sublime Text 3快捷键的方法如下:打开 Preferences=>Package Settings=>Alignment=>Key Bindding - User然后写入以下代码。
    [
    { "keys": ["ctrl+alt+f"], "command": "alignment"}
    ]

    或者改成其他不冲突的快捷键也可以,看个人喜好吧。

  • Sidebar Enhancements
    增强型侧边栏。安装上这个你可以看到左侧多了一个侧边栏哈。这个相比于Sidebar普通的侧边栏新增加了很多功能,这里我没有具体研究过,如果你有需要可以自行研究哈哈。

  • Bracket Highlighter
    超赞的一款插件,通过这个插件可以查看对应配对的括号对。这样妈妈再也不怕我多一个括号或者少一个括号了。

  • Sublime CodeIntel
    自动代码提示功能插件,支持PHP, JS, Node.js, Python, HTML, HTML5, Smarty, Ruby, Perl, Django等语言。具体说明参考readme文件。

  • File Header
    这个插件也很强大呀。他可以自动监测创建新文件的动作,当你创建了一个新文件,他会自动的添加模板至文件头部。同时他也能够自动更新文件的最后修改时间和文件的最后修改者,多人开发中其实很有用。当然了,模板也支持自定义。

  • Auto-save
    解放左手的一个插件。自动保存。当然我还是喜欢用ctrl+s,所以我也不明白我装了这个插件有什么用。

  • AutoFilename
    自动补全文件路径-非常方便。没有废话。

  • ColorPicker
    调色盘。快捷键ctrl+shift+c,如果有冲突,你也可以按照个人喜好修改。上面已经讲过啦。快悄悄地翻一下看一眼。

  • DocBlockr
    DocBlockr会成为你编写代码文档的有效工具。当输入/**并且按下Tab键的时候,这个插件会自动解析任何一个函数并且为你准备好合适的模板。


目前这么多,如果碰着好的了,会继续添加咯。如果你也用的着,不妨关注着~嘻嘻嘻。

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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