Eclipse快捷键

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转载 最新推荐文章于 2026-08-04 14:10:35 发布 266 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
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 在Eclipse里，写一个没有导入相应包的类名(这个类名已经完全写全,比如LayoutManager)， 
可以用ctrl+shift+M/Ctrl+Shift+o/Ctrl+1导入相应的包. 


MyEclipse 快捷键1(CTRL) 
------------------------------------- 
Ctrl+1 快速修复 
Ctrl+D: 删除当前行 
Ctrl+Q  定位到最后编辑的地方 
Ctrl+L  定位在某行  
Ctrl+O  快速显示 OutLine 
Ctrl+T  快速显示当前类的继承结构 
Ctrl+W  关闭当前Editer 
Ctrl+K  快速定位到下一个 
Ctrl+E 快速显示当前Editer的下拉列表 
Ctrl+J  正向增量查找(按下Ctrl+J后,你所输入的每个字母编辑器都提供快速匹配定位到某个单词,如果没有,则在stutes line中显示没有找到了,)    
Ctrl+Z 返回到修改前的状态 
Ctrl+Y 与上面的操作相反 
Ctrl+/  注释当前行,再按则取消注释 
Ctrl+D删除当前行。 
Ctrl+Q跳到最后一次的编辑处 
Ctrl+M切换窗口的大小 
Ctrl+I格式化激活的元素Format Active Elements。 
Ctrl+F6切换到下一个Editor 
Ctrl+F7切换到下一个Perspective 
Ctrl+F8切换到下一个View 
------------------------------------------ 
MyEclipse 快捷键2(CTRL+SHIFT) 
------------------------------------------ 
Ctrl+Shift+E 显示管理当前打开的所有的View的管理器(可以选择关闭,激活等操作) 
Ctrl+Shift+/ 自动注释代码 
Ctrl+Shift+\自动取消已经注释的代码 
Ctrl+Shift+O 自动引导类包 
Ctrl+Shift+J 反向增量查找(和上条相同,只不过是从后往前查) 
Ctrl+Shift+F4 关闭所有打开的Editer 
Ctrl+Shift+X  把当前选中的文本全部变为小写 
Ctrl+Shift+Y  把当前选中的文本全部变为小写 
Ctrl+Shift+F  格式化当前代码 
Ctrl+Shift+M(先把光标放在需导入包的类名上) 作用是加Import语句 
Ctrl+Shift+P 定位到对于的匹配符(譬如{}) (从前面定位后面时,光标要在匹配符里面,后面到前面,则反之) 
Ctrl+Shift+F格式化文件Format Document。 
Ctrl+Shift+O作用是缺少的Import语句被加入，多余的Import语句被删除。 
Ctrl+Shift+S保存所有未保存的文件。 
Ctrl+Shift+/ 在代码窗口中是这种/*~*/注释，在JSP文件窗口中是 <!--~-->。 
Shift+Ctrl+Enter 在当前行插入空行(原理同上条) 
----------------------------------------- 
MyEclipse 快捷键3(ALT) 
----------------------------------------- 
Alt+/ 代码助手完成一些代码的插入 ，自动显示提示信息 
Alt+↓  当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了) 
Alt+↑  当前行和上面一行交互位置(同上) 
Alt+←  前一个编辑的页面 
Alt+→  下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了) 
Alt+Enter 显示当前选择资源(工程,or 文件 or文件)的属性 

MyEclipse 快捷键4(ALT+CTRL) 

Alt+CTRL+↓ 复制当前行到下一行(复制增加) 
Alt+CTRL+↑ 复制当前行到上一行(复制增加) 
------------------------------------------- 
MyEclipse 快捷键5(ALT+SHIFT) 
------------------------------------------- 
Alt+Shift+R 重命名 
Alt+Shift+M 抽取方法 
Alt+Shift+C 修改函数结构(比较实用,有N个函数调用了这个方法,修改一次搞定) 
Alt+Shift+L 抽取本地变量 
Alt+Shift+F 把Class中的local变量变为field变量 
Alt+Shift+I 合并变量 
Alt+Shift+V 移动函数和变量 
Alt+Shift+Z 重构的后悔药(Undo) Shift+Enter 在当前行的下一行插入空行(这时鼠标可以在当前行的任一位置,不一定是最后) 
Alt+Shift+O(或点击工具栏中的Toggle Mark Occurrences按钮) 当点击某个标记时可使本页面中其他地方的此标记黄色凸显，并且窗口的右边框会出现白色的方块，点击此方块会跳到此标记处。 
下面的快捷键是重构里面常用的,本人就自己喜欢且常用的整理一下(注:一般重构的快捷键都是Alt+Shift开头的了) 

-------------------------------------------- 
MyEclipse 快捷键(6) 
-------------------------------------------- 
F2当鼠标放在一个标记处出现Tooltip时候按F2则把鼠标移开时Tooltip还会显示即Show Tooltip Description。 
F3跳到声明或定义的地方。 
F5单步调试进入函数内部。 
F6单步调试不进入函数内部，如果装了金山词霸2006则要把“取词开关”的快捷键改成其他的。 
F7由函数内部返回到调用处。 
F8一直执行到下一个断点。 
C#上位机开发实战全流程：从需求到落地，避坑指南+完整代码 作为一名做了5年工业自动化上位机开发的程序员，我踩过的坑比写过的代码还多——从最初串口通信粘包导致数据错乱，到可视化图表卡顿卡死，再到现场异常崩溃无日志可查，每一次踩坑都是一次血泪教训。今天这篇文章，我会把C#上位机开发的全流程拆解开，从需求分析到通信模块、数据可视化，再到异常处理，每个环节都结合工业实际场景，分享真实项目中能用的方案、完整代码和避坑技巧。不管你是刚入门的新手，还是想优化现有项目的老司机，相信都能有所收获。很多新手做上位机开发，一上来就闷头写代码，最后发现做出来的东西不符合现场需求——比如客 阅读详情

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专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！ 965

Eclipse 快捷键

Ctrl+J | 正向增量查找（按下Ctrl+J后,你所输入的每个字母编辑器都提供快速匹配定位到某个单词,如果没有,则在状态栏中显示没有找到了,查一个单词时,特别实用,要退出这个模式，按escape建） || Ctrl+Shift+O | 组织类的import导入（既有Ctrl+Shift+M的作用，又可以帮你去除没用的导入，很有用） || Ctrl+K | 参照选中的Word快速定位到下一个（如果没有选中word，则搜索上一次使用搜索的word） |

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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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eclipse快捷键 1、eclipse的快捷键查看与修改。 a)Window-Preferences-General-Keys界面可以查看和修改快捷键的配置 b)还可以通过快捷键ctrl+shift+L查看当前eclipse快捷键的配置 c)修改自己想要的快捷键：根据快捷键关键字或功能搜索修改。如删除行的快捷键油Ctrl+D改成Alt+D 2、eclipse的快捷键有时候，会跟系...

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关于eclipse的快捷键

Ctrl + Shift + F ：书写格式规范的代码是每一个程序员的必修之课，当看见某段代码极不顺眼时，选定后按此快捷键可以格式化这段代码，如果不选定代码则默认格式化当前文件。默认设置是输入“.” 后，才会出现提示。可以将上下两行的位置对调，也可以是选中的几行与上下一行对调，与上一行对调的快捷键是Alt+↑，与下一行对调的快捷键是Alt+↓。查找当前文件所在项目中的路径，可以快速定位浏览器视图的位置，如果想查找某个文件所在的包时，此快捷键非常有用（特别在比较大的项目中）。查找类、方法和属性的引用。

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Eclipse常用快捷键详解

掌握Eclipse的快捷键对于提升开发效率至关重要。本文介绍的快捷键覆盖了编辑、搜索、导航、调试和重构等多个方面，希望能够帮助开发者更加高效地使用Eclipse进行开发。版权声明：本博客内容为原创，转载请保留原文链接及作者信息。参考文章Eclipse 快捷键 | 菜鸟教程。

ning的博客 2015

Eclipse快捷键 10个最有用的快捷键

*我 们的团队有统一的代码格式，我们把它放在我们的wiki上。： 在包浏览视图（Package Explorer view）中默认的布局（扁平式）方式让我困惑，它把包的全名显示在导航树（navigation tree）中。新版Eclipse的修改建 议做的很不错，可以帮你解决很多问题，如方法中的缺失参数，throw/catch exception，未执行的方法等等。如果你重命名的是类中的一个属性，你可以点击alt+shift+r两次，这会呼叫出源码处理对话框，可以实现get及set方法的自动重命名。

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eclipse常用快捷键

Eclipse 常用快捷键 Ctrl+/ 单行注释/取消单行注释 Ctrl+1 补全代码 Ctrl+C: 复制 Ctrl+V: 粘贴 Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+S: 保存 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加) Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加) Ctrl+Q 定位到最后编辑的地方 Ctrl+L 定位在某行 Ctrl+M 最大化当前的Edit...

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