Sublime Text 3|空间安装及快捷键指南

本文介绍SublimeText3的基本配置方法,包括安装packagecontrol、常用插件如Emmet、JsFormat等,以及如何进行菜单栏汉化和使用快捷键提高开发效率。

Sublime Text 3

前言

博主第一个使用的文本编辑器是ultraedit,在学习JAVA基础的时候手打代码,在此之前一直用的是windows自带的文本编辑框。

经历一点时间后发现Notepad++,我想这个软件是人尽皆知的吧,但是在前端开发的时候,出现很多问题,虽说支持很多格式代码,但是对于前端操作,博主表示Notepad++不是最高效的工具,广而不精,而且有点丑~这是我对Notepad++的印象,遂一直没有在电脑上安装。

一次在逛前端素材网站的时候看到这样一篇文章,属于前端的知识库
前端优化不完全指南
这篇文章到现在我还不时翻出来看看,原作是个前端大神,受益匪浅。里边提到了Sublime Text。

简介

Sublime Text
什么问题不懂的可以直接追踪溯源,翻看官方网站,不必在博主这里寻求答案,其实这篇文章就是 Sublime Text 3 相信其他的读者也可以自行搜索学习。

常用控件

控制台安装package control

Ctrl + ~ 调出控制台
不同版本的Sublime需要输入不同代码安装 package control
Text3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())

安装控件

preferences—>package control—>Install Package
Ctrl+Shift+P调出命令面板—>输入install
支持在线搜索匹配

删除控件

preferences—>package control—>Remove Package
Ctrl+Shift+P调出命令面板—>输入remove


Emmet | 大名鼎鼎的,立刻生成对应的 HTML 结构或者 CSS 代码

按照 Emmet 语法写出来的语句,然后用 Emmet 编译一下Ctrl+E,急速生成html结构
github | Emmet
使用 Emmet 生成 HTML 的语法详解

JsFormat | js格式化

CSScomb | Css属性排序

Sublime CodeIntel | 代码提示

ColorPicker | 调色板


菜单栏汉化指南

1、preferences—>Browse Packages进入文件管理器
2、返回上一级文件目录进入Installed Packages文件夹
3、将汉化文件放入
3步汉化sublime text3

快捷键

Gif多图:我常用的 16 个 Sublime Text 快捷键
sublime Text 3实用功能和常用快捷键收集

github牛人总结sublime-text

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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