sublime 快捷键

[size=medium]快捷键
ctrl + ~ :命令 console
ctrl + shift + p : 万能面板
ctrl + p :快速打开文件
ctrl + r : 查找打开文件中的函数
ctrl + g :能跳转到指定行
ctrl + shift + f : 搜索
ctrl + l :选择整行

ctrl+up, ctrl+down可以一行一行的滚动屏幕,
pageUp pageDown一页一页翻动
ctrl+shift+a 可以HTML标签内容,每按一次逐级往上,
ctrl+shift+space可以选择js等语言里的块{内容},
Ctrl+Shift+D 复制光标所在整行,插入在该行之前
Ctrl+J 合并行(已选择需要合并的多行时)
Ctrl+KU 改为大写
Ctrl+KL 改为小写
Ctrl+M 光标跳至对应的括号(BracketHighlighter插件做得更好)
Ctrl+Shift+M 选择括号内的内容(按住-继续选择父括号)
Alt+. 闭合当前标签
Ctrl+Shift+A 选择光标位置父标签对儿
Ctrl+Shift+[ 折叠代码
Ctrl+Shift+] 展开代码
Ctrl+KT 折叠属性
Ctrl+K0 展开所有
Ctrl+U 软撤销
Ctrl+T 词互换
Tab 缩进 自动完成
Shift+Tab 去除缩进
Ctrl+Shift+↑ 与上行互换
Ctrl+Shift+↓ 与下行互换
Ctrl+K Backspace 从光标处删除至行首


同时编辑多行:
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

F9 多行按照字母顺序排序;


1、install packages
Preferences -> Browse Packages…
系统会打开Sublime Text 2的Packages文件夹

向上一级:Installed Packages ,将Package Control.sublime-package拷贝进去
重启

2、中文乱码
ctrl + shift +p -> install packages
ConvertToUTF8
GBK Encoding Support


3、HTML文件打开
ctrl + shift +p -> install packages
gem browser

{ "keys": ["ctrl+shift+b"], "command": "open_in_browser" }[/size]
内容概要:本文针对火电厂参与直购交易挤占风电上网空间的问题,提出了一种风火打捆参与大用户直购交易的新模式。通过分析可再生能源配额机制下的双边博弈关系,建立了基于动态非合作博弈理论的博弈模型,以直购电价和直购电量为决策变量,实现双方收益均衡最大化。论文论证了纳什均衡的存在性,并提出了基于纳什谈判法的风-火利益分配方法。算例结果表明,该模式能够增加各方收益、促进风电消纳并提高电网灵活性。文中详细介绍了模型构建、成本计算和博弈均衡的实现过程,并通过Python代码复现了模型,包括参数定义、收益函数、纳什均衡求解、利益分配及可视化分析等功能。 适合人群:电力系统研究人员、能源政策制定者、从事电力市场交易的工程师和分析师。 使用场景及目标:①帮助理解风火打捆参与大用户直购交易的博弈机制;②为电力市场设计提供理论依据和技术支持;③评估不同政策(如可再生能源配额)对电力市场的影响;④通过代码实现和可视化工具辅助教学和研究。 其他说明:该研究不仅提供了理论分析,还通过详细的代码实现和算例验证了模型的有效性,为实际应用提供了参考。此外,论文还探讨了不同场景下的敏感性分析,如证书价格、风电比例等对市场结果的影响,进一步丰富了研究内容。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值