转 MyEclipse 6.5 自动提示配置 代码自动补全

本文详细介绍了如何增强Eclipse及MyEclipse的代码提示功能,通过调整配置选项,使得在编写foreach、switch等代码时能够获得友好的代码提示,提高编程效率。
一般默认情况下,Eclipse ,MyEclipse的代码提示功能是比Microsoft Visual Studio的差很多的,主要是Eclipse ,MyEclipse本身有很多选项是默认关闭的,要开发者自己去手动配置。如果开发者不清楚的话,就不知道Eclipse ,MyEclipse的代码提示功能一样能像Microsoft Visual Studio的代码提示功能一样强大。

先举个简单的例子说明问题所在,例如一般默认情况下,在Eclipse ,MyEclipse代码里面,打个foreach,switch等这些,是无法得到代码提示的(不信自己试试),其他的就更不用说了,而在Microsoft Visual Studio里面是得到非常友好的代码提示的。实际上,Eclipse ,MyEclipse代码里面的代码提示功能默认的一般是点“.”,一般是有了点“.”,才会有代码提示。

原理:“Auto Activation triggers for java”这个选项就是指触发代码提示的的选项,把“.”改成“.abcdefghijklmnopqrstuvwxyz(,”的意思,就是指遇到26个字母和.,(这些符号就触发代码提示功能了。具体后面有说,放心)

增强Eclipse ,MyEclipse 6.5 的代码提示功能,具体怎么样来配置?下面开始说步骤(注意本人用的MyEclipse 6.5做讲解,其他的,原理都是一样的):

1. 打开MyEclipse 6.5,然后“window”→“Preferences”。

2. 选择“java”,展开,“Editor”,选择“Content Assist”。

3. 选择“Content Assist”,然后看到右边,右边的“Auto-Activation”下面的“Auto Activation triggers for java”这个选项。其实就是指触发代码提示的就是“.”这个符号。

4.“Auto Activation triggers for java”这个选项,在“.”后加abc字母,方便后面的查找修改。然后“apply”,点击“OK”。

5. 然后,“File”→“Export”,在弹出的窗口中选择“General - Perferences”,点击“下一步”。

6. 选择导出文件路径,本人导出到桌面,输入“test”作为文件名,点击“保存”。

7. 在桌面找到刚在保存的文件“test.epf”,右键选择“用记事本打开”。

8. 可以看到很多配置MyEclipse 6.5的信息

9. 按“ctrl + F”快捷键,输入“.abc”,点击“查找下一个”。

10. 查找到“.abc”的配置信息如下:

11. 把“.abc”改成“.abcdefghijklmnopqrstuvwxyz(,”,保存,关闭“test.epf”。

12. 回到MyEclipse 6.5 界面,“File”→“Import”,在弹出的窗口中选择“Perferences”,点击“下一步”,选择刚在已经修改的“test.epf”文件,点击“打开”,点击“Finish”。该步骤和上面的导出步骤类似。

13. 最后当然是进行代码测试了。随便新建一个工程,新建一个类。在代码输入switch,foreach等进行测试。你立即会发现,果然出了提示,而且无论是敲哪个字母都会有很多相关的提示了,很流畅,很方便。

总结:

“Auto Activation triggers for java”这个选项就是指触发代码提示的的选项,把“.”改成“.abcdefghijklmnopqrstuvwxyz(,”的意思,就是指遇到26个字母和.,(这些符号就触发代码提示功能了。)

当然了,“.abcdefghijklmnopqrstuvwxyz(,”这里也可以添加大写字母和一些其他符号,具体的,自己根据需要自己设置和调整。这个Auto activation delay是设置触发代码提示的延迟时间的。200是指200ms,是默认值,自己也可以根据需要设置。

顺便说一下,修改类名,接口名等以不同颜色高亮的,可以这样配置在“java”→“editor”→“syntac”,右边展开“java”→“classes”,勾上“Enable”这个选项,选择自己喜欢的颜色即可。当然还有其他相关的颜色配置。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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