eclipse快捷键

快捷键编辑描述
Ctrl+1快速修复(最经典的快捷键,可以解决很多问题,比如import类、try catch包围等)
Ctry+Shift+F格式化当前代码
Ctry+Shift+M添加类的import导入
Ctry+Shift+O组织类的import导入(既有Ctry+Shift+M的作用,又可以帮你去除没用的导入,很有用)
Ctrl+Y重做(与撤销Ctrl+Z相反)
Alt+/内容辅助(帮你省了多少次键盘敲打,太常用了)
Ctrl+D删除当前行或者多行
Alt+↓当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,在粘贴了)
Alt+ ↑当前行和上面一行交互位置(同上)
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)
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)
选择
Alt+Shift+↑选择封装元素
Alt+Shift+←选择上一个元素
Alt+Shift+→选择下一个元素
Shift+←从光标处开始往左选择字符
Shift+→从光标处开始往右选择字符
Ctrl+Shift+←选中光标左边的单词
Ctrl+Shift+→玄宗光标右边的单词
移动
Ctrl+←光标移动到左边单词的开头,相当于vim的b
Ctrl+→光标移动到右边单词的末尾,相当于vim的e
搜索
Ctrl+K参照选中的Word快速定位到下一个(如果没有选中Word,则搜索上一次使用搜索的word)
Ctrl+Shift+K参照选中的Word快速定位到上一个
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市提供快速匹配定位到某个单词,如果没有,则在状态栏中显示没有事找到了,查一个但此时,特别实用,要退出这个模式,按escape键)
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+U列出所有包含字符串的行
Ctrl+H打开搜索对话框
Ctrl+G工作区中的声明
Ctrl+Shift+G工作区中的引用
导航
Ctrl+Shift+T搜索类(包括工程和关联的第三jar包)
Ctrl+Shift+R搜索工程中的文件
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)
F4打开类型层次结构
F3跳转到声明处
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)
Ctrl+PageUp/PageDown在编辑器中,切换已经打开的文件
调试
F5单步跳入
F6单步跳过
F7单步返回
F8继续
Ctrl+Shift+D显示变量的值
Ctrl+Shift+B在当前行设置或者去掉断点
Ctrl+R运行至行(超好用,可以节省好多的断点)
重构(一般重构的快捷键都是Alt+Shift开头的了)
Alt+Shift+R重命名方法名、属性或者变量名 (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把一段函数内的代码抽取成方法 (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)
其他
Alt+Enter显示当前选择资源的属性,windows下的查看文件的属性就是这个快捷键,通常用来查看文件在windows中的实际路径
Ctrl+↑文本编辑器 上滚行
Ctrl+↓文本编辑器 下滚行
Ctrl+M最大化当前的Edit或View (再按则反之)
Ctrl+O快速显示 OutLine(不开Outline窗口的同学,这个快捷键是必不可少的)
Ctrl+T快速显示当前类的继承结构
Ctrl+W关闭当前Editer(windows下关闭打开的对话框也是这个,还有qq、旺旺、浏览器等都是)
Ctrl+L文本编辑器 转至行
F2显示工具提示描述
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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