eclipse快捷键

Tab 使选中的代码向右
Shift +Tab 使选中的代码向左
Ctrl + I 更正缩进的快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)
Ctrl+D: 删除当前行

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)

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

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)
Shift+Ctrl+Enter 在当前行插入空行(原理同上条)

Ctrl+Q 定位到最后编辑的地方
Ctrl+L 定位在某行 (对于程序超过100的人就有福音了)
Ctrl+M 最大化当前的Edit或View (再按则反之)
Ctrl+/ 注释当前行,再按则取消注释
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 参照选中的Word快速定位到下一个
Ctrl+E 快速显示当前Editer的下拉列表(如果当前页面没有显示的用黑体表示)

Ctrl+/(小键盘) 折叠当前类中的所有代码

Ctrl+×(小键盘) 展开当前类中的所有代码

Ctrl+Space 代码助手完成一些代码的插入(但一般和输入法有冲突,可以修改输入法的热键,也可以暂用Alt+/来代替)

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+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,查一个单词时,特别实用,这个功能Idea两年前就有了)

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味小写

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+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)

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)

Alt+Shift+R 重命名 (是我自己最爱用的一个了,尤其是变量和类的Rename,比手工方法能节省很多劳动力)

Alt+Shift+M 抽取方法 (这是重构里面最常用的方法之一了,尤其是对一大堆泥团代码有用)

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( 可以直接把一些魔法数字和字符串抽取成一个变量,尤其是多处调用的时候)

Alt+Shift+F 把Class中的local变量变为field变量 (比较实用的功能)

Alt+Shift+I 合并变量(可能这样说有点不妥Inline)
Alt+Shift+V 移动函数和变量(不怎么常用)
Alt+Shift+Z 重构的后悔药(Undo)

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同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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