sublime 常用插件

http://wbond.net/sublime_packages/community
Sublime Packages
http://wbond.net/sublime_packages
Package Control
http://wbond.net/sublime_packages/package_control
SFTP
http://wbond.net/sublime_packages/sftp
SVN
http://wbond.net/sublime_packages/svn
Maven
https://github.com/nlloyd/SublimeMaven
Alignment[格式化-代码格式自动对齐。传说最新版Sublime 已经集成]
http://wbond.net/sublime_packages/alignment
JS Format https://github.com/jdc0589/JsFormat
ZenCoding
https://github.com/sublimator/ZenCoding
jQuery Package for sublime Text
https://github.com/mrmartineau/Jquery
SideBarEnhancements[加强在侧栏目录树中右键的选项]
https://github.com/titoBouzout/SideBarEnhancements
Terminal
http://wbond.net/sublime_packages/terminal
Tortoise
http://wbond.net/sublime_packages/tortoise
Prefixr [CSS3 私有前缀自动补全插件]
http://wbond.net/sublime_packages/prefixr
SublimeBlockCursor
https://github.com/netpro2k/SublimeBlockCursor
JsMinifier[该插件基于Google Closure compiler,自动压缩js文件]
https://github.com/cgutierrez/JsMinifier
Sublime CodeIntel[代码自动提示]PHP, Python, RHTML, JavaScript, Smarty, Mason, Node.js, XBL, Tcl, HTML, HTML5, TemplateToolkit, XUL, Django, Perl, Ruby, Python3.
https://github.com/Kronuz/SublimeCodeIntel
Bracket Highlighter
https://github.com/facelessuser/BracketHighlighter
GBK to UTF8
http://www.sublimetext.com/forum/viewtopic.php?f=5&p=22274
Git
https://github.com/kemayo/sublime-text-2-git
SublimeClang
Clang plugin for Sublime Text 2 providing auto complete suggestions for C/C++/ObjC/ObjC++. It'll also optionally parse the code as it's typed and show errors and warnings.


访问命令输入框
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快速文件切换
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查看类方法
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定位到行
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HTML定位
Ctrl+P 然后 @或#

鼠标选中多行,按下 Ctrl+Shift+L (Command+Shift+L) 即可同时编辑这些行;
鼠标选中文本,反复按 CTRL+D (Command+D) 即可继续向下同时选中下一个相同的文本进行同时编辑;
鼠标选中文本,按下 Alt+F3 (Win) 或 Ctrl+Command+G(Mac) 即可一次性选择全部的相同文本进行同时编辑;
Shift+鼠标右键 (Win) 或 Option+鼠标左键 (Mac) 或使用鼠标中键可以用鼠标进行竖向多行选择;
Ctrl+鼠标左键(Win) 或 Command+鼠标左键(Mac) 可以手动选择同时要编辑的多处文本
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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