Sublime Text3使用总结

本文介绍如何在Sublime Text 3中安装、卸载及升级插件,包括使用Package Control组件的方法和手动安装步骤。同时提供了一种备份配置文件和插件的方法。

欢迎使用Sublime Text3


插件安装、卸载

  • 下载插件安装包,直接解压到【菜单->Perferences->Browse Packages…】目录;卸载的话就直接在此目录下删掉对应的插件文件夹就可以了。
  • 使用package control组件安装插件
    1. 快捷键【ctrl+`】或【菜单->View->Show Console】打开console
    2. 输入下面的安装代码到底部命令行中,并回车
    3. 重启sublime text
    4. 如果出现【菜单->Preferences->Package Control】则表示安装成功
    5. 如果上面输入代码方式安装package control失败,可以直接下载Package Control.sublime-package安装
    6. 快捷键【ctrl+shift+p】打开package control,输入install package,回车,再输入需要安装的插件名,回车,搞定。相对应的在package control中输入upgrade package和remove package就可以升级和卸载插件啦。
      sublime text3的package control安装代码
import urllib.request,os; pf = 'Package Control.sublime-package'; ipp = sublime.installed_packages_path(); urllib.request.install_opener( urllib.request.build_opener( urllib.request.ProxyHandler()) ); open(os.path.join(ipp, pf), 'wb').write(urllib.request.urlopen( 'http://sublime.wbond.net/' + pf.replace(' ','%20')).read()) 

顺便贴一下sublime text2的package control安装代码

import urllib2,os; pf='Package Control.sublime-package'; ipp = sublime.installed_packages_path(); os.makedirs( ipp ) if not os.path.exists(ipp) else None; urllib2.install_opener( urllib2.build_opener( urllib2.ProxyHandler( ))); open( os.path.join( ipp, pf), 'wb' ).write( urllib2.urlopen( 'http://sublime.wbond.net/' +pf.replace( ' ','%20' )).read()); print( 'Please restart Sublime Text to finish installation')

备份配置文件和插件

  • 插件Theme Aprosopo
    在【菜单->Preferences->Package Settings->Theme-Aprosopo】中可以设置效果
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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