sublime 使用(备忘)

本文介绍如何在Sublime Text 2中解决中文输入问题,并提供详细的步骤来安装Package Control插件,此外还列举了一些常用的插件。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

这里还是先说sublime Text 2 吧,我sublime text 3 不知咋的用着很蛋疼。

ubuntu下首先要解决中文输入的问题。这个问题我参考了,http://my.oschina.net/daleyjh/blog/151457.

sublime 2 按上述文章描述设置后可以直接输入法图标跟随,sublime则不行,听说可以装个IMEsupport插件来解决,但是,貌似我没搞定。

下面开始安装插件。

Step1 Packet Control

通过快捷键 ctrl+` 或者 View > Show Console 菜单打开控制台

适用于 Sublime Text 3:

import urllib.request,os;pf='Package Control.sublime-package';ipp=sublime.installed_packages_path();urllib.request.install_opener(urllib.request.build_opener(urllib.request.ProxyHandler()));open(os.path.join(ipp,pf),'wb').write(urllib.request.urlopen('http://sublime.wbond.net/'+pf.replace(' ','%20')).read())


适用于 Sublime Text 2:

import urllib2,os;pf='Package Control.sublime-package';ipp=sublime.installed_packages_path();os.makedirs(ipp) if not os.path.exists(ipp) else None;open(os.path.join(ipp,pf),'wb').write(urllib2.urlopen('http://sublime.wbond.net/'+pf.replace(' ','%20')).read())

Step2 常用插件

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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