android开发中常用的Eclipse快捷键详细整理

本文汇总了Eclipse中各类快捷键的使用方法,包括编辑、查找定位、调试等功能,掌握这些快捷键能极大提高开发效率。

Eclipse快捷键-方便查找,呵呵,记性不好
行注释/销注释 Ctrl+/ 块注释/销注释/XML注释 Ctrl+Shift+/ Ctrl+Shift+\
查找 查找替换 Ctrl+H Ctrl+F
查找下一个/往回找 Ctrl+K Ctrl+Shift+K
跳到某行 Ctrl+L,哈用惯了Editplus,不时会敲下Ctrl+G,
查找当前元素的声明 Ctrl+G
查找当前元素的所有引用 Ctrl+Shift+G
重新组织Import Ctrl+Shift+O,能帮你一次去掉所有未使用的Import声明!
快速修正 Ctrl+1
引入某个类(接口)ctrl + shift + m
加头注释 shift + alt + j

更改启动页 在AndroidManifest.xml第一个activity标签项中 android:name=".ResultDemoActivity"
ResultDemoActivity改为你想要第一启动的activity

取消对“块注释的格式化”:
Windows->Preferences->Java->Code Style->Formatter->Edit->Comments,然后取消对“Enable block comment formatting"的勾选。

编辑相关快捷键

Eclipse的编辑功能非常强大,掌握了Eclipse快捷键功能,能够大大提高开发效率。Eclipse中有如下一些和编辑相关的快捷键。
1. 【ALT+/】 自动提示方法
此快捷键为用户编辑的好帮手,能为用户提供内容的辅助,不要为记不全方法和属性名称犯愁,当记不全类、方法和属性的名字时,多体验一下【ALT+/】快捷键带来的好处吧。

2. 【Ctrl+O】
显示类中方法和属性的大纲,能快速定位类的方法和属性,在查找Bug时非常有用。

3. 【Ctrl+/】再按一次恢复
快速添加注释,能为光标所在行或所选定行快速添加注释或取消注释,在调试的时候可能总会需要注释一些东西或取消注释,现在好了,不需要每行进行重复的注释。

4. 【Ctrl+D】
删除当前行,这也是笔者的最爱之一,不用为删除一行而按那么多次的删除键。

5. 【Ctrl+M】
窗口最大化和还原,用户在窗口中进行操作时,总会觉得当前窗口小(尤其在编写代码时),现在好了,试试【Ctrl+M】快捷键。

查看和定位快捷键

在程序中,迅速定位代码的位置,快速找到Bug的所在,是非常不容易的事,Eclipse提供了强大的查找功能,可以利用如下的快捷键帮助完成查找定位的工作。

1. 【Ctrl+K】、【Ctrl++Shift+K】
快速向下和向上查找选定的内容,从此不再需要用鼠标单击查找对话框了。

2. 【Ctrl+Shift+T】
查找工作空间(Workspace)构建路径中的可找到Java类文件,不要为找不到类而痛苦,而且可以使用“*”、“?”等通配符。

3. 【Ctrl+Shift+R】
和【Ctrl+Shift+T】对应,查找工作空间(Workspace)中的所有文件(包括Java文件),也可以使用通配符。

4. 【Ctrl+Shift+G】
查找类、方法和属性的引用。这是一个非常实用的快捷键,例如要修改引用某个方法的代码,可以通过【Ctrl+Shift+G】快捷键迅速定位所有引用此方法的位置。

5. 【Ctrl+Shift+O】
快速生成import,当从网上拷贝一段程序后,不知道如何import进所调用的类,试试【Ctrl+Shift+O】快捷键,一定会有惊喜。

6. 【Ctrl+Shift+F】 规范代码
格式化代码,书写格式规范的代码是每一个程序员的必修之课,当看见某段代码极不顺眼时,选定后按【Ctrl+Shift+F】快捷键可以格式化这段代码,如果不选定代码则默认格式化当前文件(Java文件)。

7. 【ALT+Shift+W】
查找当前文件所在项目中的路径,可以快速定位浏览器视图的位置,如果想查找某个文件所在的包时,此快捷键非常有用(特别在比较大的项目中)。

8. 【Ctrl+L】
定位到当前编辑器的某一行,对非Java文件也有效。

9. 【Alt+←】、【Alt+→】
后退历史记录和前进历史记录,在跟踪代码时非常有用,用户可能查找了几个有关联的地方,但可能记不清楚了,可以通过这两个快捷键定位查找的顺序。

10. 【F3】
快速定位光标位置的某个类、方法和属性。

11. 【F4】
显示类的继承关系,并打开类继承视图。

12.【先敲“/”在敲两个**,然后回车或在方法名之前按Alt+Shift+J可以添加Javadoc 注释】
方法注释

调试快捷键

Eclipse中有如下一些和运行调试相关的快捷键。

1. 【Ctrl+Shift+B】:在当前行设置断点或取消设置的断点。
2. 【F11】:调试最后一次执行的程序。
3. 【Ctrl+F11】:运行最后一次执行的程序。
4. 【F5】:跟踪到方法中,当程序执行到某方法时,可以按【F5】键跟踪到方法中。
5. 【F6】:单步执行程序。
6. 【F7】:执行完方法,返回到调用此方法的后一条语句。
7. 【F8】:继续执行,到下一个断点或程序结束。

常用编辑器快捷键

通常文本编辑器都提供了一些和编辑相关的快捷键,在Eclipse中也可以通过这些快捷键进行文本编辑。
1. 【Ctrl+C】:复制。
2. 【Ctrl+X】:剪切。
3. 【Ctrl+V】:粘贴。
4. 【Ctrl+S】:保存文件。
5. 【Ctrl+Z】:撤销。
6. 【Ctrl+Y】:重复。
7. 【Ctrl+F】:查找。

其他快捷键

Eclipse中还有很多快捷键,无法一一列举,用户可以通过帮助文档找到它们的使用方式,另外还有几个常用的快捷键如下。
1. 【Ctrl+F6】:切换到下一个编辑器。
2. 【Ctrl+Shift+F6】:切换到上一个编辑器。
3. 【Ctrl+F7】:切换到下一个视图。
4. 【Ctrl+Shift+F7】:切换到上一个视图。
5. 【Ctrl+F8】:切换到下一个透视图。
6. 【Ctrl+Shift+F8】:切换到上一个透视图。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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