Xcode快捷键

本文提供了Xcode中常用的快捷键汇总,包括文件操作、编辑、调试等功能,还附带了一些Mac系统的通用快捷键,帮助开发者提升工作效率。
 

Xcode教程之xcode中常用快捷键

1. 文件

CMD + N: 新文件
CMD + SHIFT + N: 新项目
CMD + O: 打开
CMD + S: 保存
CMD + SHIFT + S: 另存为
CMD + W: 关闭窗口
CMD + SHIFT + W: 关闭文件

2. 编辑

CMD + [: 左缩进
CMD + ]: 右缩进

CMD + CTRL + LEFT: 折叠
CMD + CTRL + RIGHT: 取消折叠
CMD + CTRL + TOP: 折叠全部函数
CMD + CTRL + BOTTOM: 取消全部函数折叠
CTRL + U: 取消全部折叠

CMD + D: 添加书签
CMD + /: 注释或取消注释

CTRL + .: 参数提示
ESC: 自动提示列表

3. 调试

CMD + \: 设置或取消断点
CMD + OPT + \: 允许或禁用当前断点
CMD + OPT + B: 查看全部断点

CMD + RETURN: 编译并运行(根据设置决定是否启用断点)
CMD + R: 编译并运行(不触发断点)
CMD + Y: 编译并调试(触发断点)
CMD + SHIFT + RETURN: 终止运行或调试

CMD + B: 编译
CMD + SHIFT + K: 清理

4. 窗体

CMD + SHIFT + B: 编译窗口
CMD + SHIFT + Y: 调试代码窗口
CMD + SHIFT + R: 调试控制台
CMD + SHIFT + E: 主编辑窗口调整

5. 帮助

CMD + OPT + ?: 开发手册
CMD + CTRL + ?: 快速帮助

下面也是一些有用的快捷键 


Command + Shift + E :扩展编辑器
Command + [ :左移代码块
Command + ] :右移代码块
Tab :接受代码提示
Esc :显示代码提示菜单
Ctrl + . (句点):循环浏览代码提示
Shift + Ctrl + . (句点):反向循环浏览代码提示
Ctrl + / :移动到代码提示中的下一个占位符
Command + Ctrl + S :创建快照
Ctrl + F :前移光标
Ctrl + B :后移光标
Ctrl + P :移动光标到上一行
Ctrl + N:移动光标到下一行
Ctrl + A : 移动光标到本行行首
Ctrl + E : 移动光标到本行行尾 --注:这二个太有用了,刚开始用XCode,一直奇怪为啥Home与End键为啥不能直接定位到行首、行尾?
Ctrl + T :交换光标左右两边的字符
Ctrl + D:删除光标右边的字符
Ctrl + K :删除本行
Ctrl + L : 将插入点置于窗口正中
Command + Alt + D:显示open quickly 窗口
Command + Alt + 上方向键 :打开配套文件
Command + D :添加书签
Option + 双击:在文档中搜索
Command + Y :以调试方式运行程序
Command + Alt + P : 继续(在调试中)
Command + Alt + 0 :跳过
Command + Alt + I :跳入
Command + Alt + T :跳出


下面是其它一些关于mac的快捷键

转到(Go To)
Control-F2 到菜单
Control-F3 到Dock
切换(Switch)
Command-Tab 在程序间切换
Command-` 在程序中的窗口间切换
窗口(Window)
Command-H 隐藏
Command-M 最小化
Command-N 新建
Command-O 打开
Command-P 打印
Command-Q 退出
Command-Q 退出
Command-W 关闭
F9 显示所有程序打开的窗口
F10 显示当前打开的窗口
F11 隐藏所有窗口并显示桌面
文件(File)
Command-S 保存
Command-Shift-S 另存为
Command-Shift-N 新建文件夹
Command-I 简介
Command-Option-I 显示多个项目的简介
移动(Move)
Home 移动到文件开头
End 移动到文件结尾
Command-← 移动到行首
Command-→ 移动到行尾
Option-← 向左移动一个单词
Option-← 向右移动一个单词
选择(Select)
Shift-Home 选择到文件开头
Shift-End 选择到文件结尾
Shift-Command-← 选择到行首
Shift-Command-→ 选择到行尾
Shift-Option-← 向左选择一个单词
Shift-Option-← 向右选择一个单词
编辑(Edit)
Fn-Backspace 删除光标后的字符
Finder
Space Quick Look
Command-Delete 删除
Command-Delete-Shift 清空垃圾桶
Command-Shift-A 转到应用程序目录
Command-Shift-C 转到COMPUTER目录
Command-Shift-H 转到HOME目录
Command-Shift-B 通过蓝牙传送文件
屏幕(Screen)
Control-Shift-Eject 屏幕休眠
Command-Shift-3 截取整个屏幕
Command-Shift-4 截取指定区域
Command-Option-- 缩小
Command-Option-= 放大
Command-Option-Control-8 将屏幕从“白底黑字” 切换成 “黑底白字”
Command-Option-Ctrl-> 提高对比度
Command-Option-Ctrl-< 降低对比度
系统(System)
Command-Option-Escape 强制退出程序
Command-Option-Eject 睡眠
Command-Control-Eject 关闭所有程序并重新启动
Command-Space 切换语言
Command-esc Front Row
Command-? 获得帮助
Command-F5 打开/关闭VoiceOver(朗读菜单、按钮等)
音量(Volume)
Shift-volume 调整音量但不发出提示音
Option-volume 打开“声音”的“系统预置”
Shift-Option-volume 微调音量(原有的16格调节细化为64格)
其它(Others)
Command-Shift-Y 用当前选中的文字生成便签
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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