eclipse3.2快捷键

本文汇总了 Eclipse IDE 中常用的快捷键操作,包括视图缩放、搜索、文件操作及文本编辑等功能,帮助开发者提高工作效率。
eclipse快捷键
ViewZoom InCtrl+=在窗口中
ViewZoom OutCtrl+-在窗口中
帮助关闭用户帮助托盘Ctrl+F4在对话框中
帮助关闭用户帮助托盘Ctrl+W在对话框中
搜索在工作空间中查找文本Ctrl+Alt+G在窗口中
搜索工作空间中的声明Ctrl+G在窗口中
搜索工作空间中的引用Ctrl+Shift+G在窗口中
搜索打开“搜索”对话框Ctrl+H在窗口中
搜索显示“文件中的出现位置”快速菜单Ctrl+Shift+U在窗口中
文件“新建”菜单Alt+Shift+N在窗口中
文件保存Ctrl+S在窗口中
文件全部保存Ctrl+Shift+S在窗口中
文件全部关闭Ctrl+Shift+F4在窗口中
文件全部关闭Ctrl+Shift+W在窗口中
文件关闭Ctrl+F4在窗口中
文件关闭Ctrl+W在窗口中
文件刷新F5在窗口中
文件属性Alt+Enter在窗口中
文件打印Ctrl+P在窗口中
文件新建Ctrl+N在窗口中
文件重命名F2在窗口中
文本编辑FormatCtrl+Shift+FTapestryEditorScope
文本编辑Jump to JavaAlt+F8TapestryEditorScope
文本编辑Jump to SpecificationAlt+F7TapestryEditorScope
文本编辑Jump to SpecificationAlt+F7编辑 Java 源代码
文本编辑Jump to TemplateAlt+F6TapestryEditorScope
文本编辑Jump to TemplateAlt+F6编辑 Java 源代码
文本编辑Next AttributeCtrl+Alt+右箭头TapestryEditorScope
文本编辑Next TagCtrl+Alt+向下键TapestryEditorScope
文本编辑Open DeclarationF3TapestryEditorScope
文本编辑Open StructureCtrl+F3TapestryEditorScope
文本编辑Previous AttributeCtrl+Alt+左箭头TapestryEditorScope
文本编辑Previous TagCtrl+Alt+向上键TapestryEditorScope
文本编辑Show OutlineCtrl+OTapestryEditorScope
文本编辑上一个词语Ctrl+左箭头编辑文本
文本编辑上滚行Ctrl+向上键编辑文本
文本编辑下一个词语Ctrl+右箭头编辑文本
文本编辑下滚行Ctrl+向下键编辑文本
文本编辑全部展开Ctrl+Numpad_Multiply编辑文本
文本编辑全部折叠Ctrl+Shift+Numpad_Divide编辑文本
文本编辑切换折叠Ctrl+Numpad_Divide编辑文本
文本编辑删除上一个词语Ctrl+Backspace编辑文本
文本编辑删除下一个词语Ctrl+Delete编辑文本
文本编辑删除至行末Ctrl+Shift+Delete编辑文本
文本编辑删除行Ctrl+D编辑文本
文本编辑在当前行上面插入行Ctrl+Shift+Enter编辑文本
文本编辑在当前行下面插入行Shift+Enter编辑文本
文本编辑复位结构Ctrl+Shift+Numpad_Multiply编辑文本
文本编辑复制行Ctrl+Alt+向下键编辑文本
文本编辑将行上移Alt+向上键编辑文本
文本编辑将行下移Alt+向下键编辑文本
文本编辑展开Ctrl+Numpad_Add编辑文本
文本编辑折叠Ctrl+Numpad_Subtract编辑文本
文本编辑改写切换
【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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