IntelliJ下使用Code/Live Template加快编码速度:程序员的工作不是写程序,而是写程序解决问题

程序员效率真相:不是时间管理,而是能量流重构 程序员效率问题本质是认知资源的持续性损耗,而非单纯的时间分配失当。从神经科学角度看,频繁上下文切换导致前额叶皮层反复重建思维模型,造成高达70%的有效编码时间损失;而伪专注、环境不一致、文档与代码脱节等现象,进一步加剧了‘能量泄漏’。真正可持续的提效路径,在于将IDE转化为外置大脑、用可执行注释实现代码即文档、以最小必要同步替代信息过载,并建立可量化的能量健康度(EHI)监测机制。本文聚焦程序员日常开发中的6大真实能量断裂点,提供经21个中大型项目验证的工程化干预方案,涵盖上下文锚定、结构化搜索替换、活文档 阅读详情

程序员的工作不是写程序,而是写程序解决问题。 --- 某不知名程序员


我们每天都在写代码,有些代码有结构性的相似,但不是所有的代码都可以被抽成方法。在这种情况下,我们应该考虑使用template的方式加快我们的开发速度。这篇博客会先介绍IntelliJ下已经有的一些code/live template,然后介绍如何自定义template。

1.IntelliJ下已有的template

在java中,我们时常会遇到遍历一个iterable的情况。如下所示:

       for (Integer item : items) {
            //...
        }

你可以选择一个字母,一个字母的敲,但是在IntelliJ下面,你只需要输入iter再按TAB键,就可以自动生成这个代码,和原来的代码比起来,你需要敲键盘的次数少了几倍。


这个时候,红色的框框部分就是当前你的编辑区域,因为我之前有一个items的变量,这里IntelliJ会建议Iterable是items。如果你觉得不对也可以修改,确认后敲Enter。


敲了回车以后,就进入下一个编辑的部分,而不需要你手动的去移动光标。确实很Intelligent啊。

IntelliJ中提供了很多现有的Code/Live Template,你可以在Settings中找到这些已有的template:

比如sout可以输出System.out.println(...), ifn可以输入if (xxx == null) 等等。学习这些template,并且灵活运用,可以缩短你敲键盘的速度。


2.自定义Live Template

IntelliJ提供了很多现成的template。但你也可以根据自己的需要创建新的template。举个例子,我们经常在测试代码中写出如下的代码:

        assertThat(person.getAge(), is(18));

我们会写很多次的assertThat(..., is(...))。每次这样去敲,让我觉得很烦,

我们来看如何在IntelliJ中配置这个模板来简化这个输入。



如上图所示,进入IntelliJ的Settings的Live Template,我们创建一个新的template:ati。

1)缩写名(Abbreviation):ati。ati就是assertThat(..., is(...))的缩写,在以后,你只需要输入ati,就有办法自动变成assertThat(..., is(...));了

2)模板文本(Template text):assertThat($result$, is($expect$))。这里被$括起来的部分就是敲了Enter以后,光标会停留的部分。

3)使用情况(Applicable):statement。这表示你创建一个statement的时候,可以用到这个template。

4)选项(options):Enter。这里我选择的使用Enter出发ati变成完整的assert语句。不过建议使用TAB,这样的话,和IntelliJ自己提供的template保持统一。

这样就配好了template。让我们来试验一下:


第二行就是提示template,这个时候轻盈的按下TAB键,就会看到:


光标就正在等待你输入了。


总结:

写程序不是程序员的目的,解决问题才是程序员的目的,写程序只是解决问题的一种手段而已。当我们采用写程序这种方式解决问题时,我们仍然需要专注于问题本身。

提高我们编码的速度,目的不是自嗨,只是为了减少敲键盘对我们思考问题、解决问题的干扰。

做到心中无码,才更容易专注于解决问题。


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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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kiwi小白
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