eclipse常用快捷键和操作

本文详细介绍了IntelliJ IDEA中的各种实用快捷键,包括代码辅助、格式化、注释、代码移动等,以及如何进行项目打包、导入、生成文档等常见操作,是提升开发效率的必备指南。
  1. alt + / :内容辅助键 eg.main+alt+/ 回车 ;sysout+alt+/ 回车;
  2. ctrl + shift +f :格式化 (就比如自己的代码写的杂乱无章,这个可以使自己的代码变规整好看,但注意win10自带输入法切换简繁体也是这个快捷键)
    3.ctrl +shift +o :导入包
  3. ctrl + / 单行注释 (取消再来一次)
  4. ctrl + shift + / 多行注释
  5. ctrl + shift + \ 多行取消注释
  6. 选中代码 alt + 上/下箭头 :代码上下移动
  7. F3 或者 ctrl + 鼠标左键 :查看源码
  8. alt + shift + s + o :自动生成带参构造
  9. alt + shift + s + c :自动生成无参构造
  10. alt + shift + s + r:自动生成get/set方法

debug下
11.F6跳过
11. F8跳入下一个断点,没有的话,执行完成
13.F5跳入
14.F7跳出

打jar包:
选中项目–右键–export–java–jar–自己指定一个路径和名称–finish
使用jar包:
复制到项目路径下并添加到构建路径
build path–add–build path

制作帮助文档:
选中项目–右键–export–java–javadoc–finish

导入项目:
在项目区右键找到import
找到General 展开并找到 ExsingProjectsinto Workspace
点击next,选中要导入的项目

查看项目路径:
选中–右键–properties–Resource–location

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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