VScode 插件工具集,不求全但求好

本文分享了作者作为前端开发者在使用VScode过程中的配置经验,包括常用的代码快捷键、代码提示、格式化工具及针对不同框架的插件推荐。

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根据调查发现,VScode 和 sublime 是前端开发者比较喜欢的 IDE 。“工欲善其事,必先利其器”,我是一个爱折腾的工具控,刚开始用 VScode 的时候,装了一堆的插件,导致只要开启 VScode 再接上大屏,我的 Mac 就会强烈的反抗,风扇一直呼啸,??....后来就开启卸载模式,开始一直卸,最终保留一些小而美,使用率高的插件,整理一份以便不备之需。

而对于一个团队而言,大家用同一套快捷键,同一个IDE,同一套插件,那么结对编程将会是一件特别幸福的事情。

一、代码快捷键

在 VScode 的首页可以设置通用快捷键,因为平常用sublime比较多,所以干脆合并成一套。

二、代码提示

1. Path Intellisense

自动路径补全

2. Document this

js 的注释模板 (注意:新版的 vscode 已经原生支持,在 function 上输入 /** tab )

 

三、代码格式

1. ESlint

代码规范,对不符合要求的代码或者有语法错误的JS代码进行提示,可以自定制提示规则

2. HTMLHint

html代码检测

 

3. beautify

格式化代码的工具

四、代码可视化改善

1. colorize

可视化颜色,做组件涉及很多不同的主题

2. RegExp Preview and Editor

这个就厉害了.可以完美的展示你写的正则,图形化给你看你写正则的形成

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华丽丽的分割线,以下插件根据框架语言选择,用什么装什么,不用就不要装了,浪费内存

五、React 插件

1. ES7 React/Redux/GraphQL/React-Native snippets

涵盖的代码片段贼丰富,React 相关代码提示有这个就够了

2. Useful React Snippets

当然如果你只用React,那用这个代码提示吧,管够了

3. CSS Blocks

支持css模块化的智能提示,跳转,墙裂推荐

4. styled-components-snippets 

styled-components的代码片段

六、Vue 插件

1. vetur

语法高亮、智能感知、Emmet 等

2. VueHelper

snippet 代码片段

3. Vue VSCode Snippets

很全面的vue代码片段

七、Node

1. eggjs

蛋框的相关帮助插件,代码片段,智能提示等

 

2. egg-jump-definition

蛋框的函数跳转:Cmd+4

 

八、微信小程序

1. mpvue snippets

mpvue的一些代码片段,以及部分原生小程序的代码提示

2. minapp

VS Code写小程序必备的插件,里面有众多实用的特性集成

 

九、Markdown 插件

1. Markdown All in One

Markdown 的提示插件用这一个足以,集成了语法快捷键、Math、预览等,很实用

2. markdownlint

对 markdown 的语法格式规范进行代码提示

<think>嗯,用户想知道怎么在Matlab里计算全响应,我得先理清楚全响应的定义和相关的方法。全响应通常是指系统在非零初始状态和输入信号共同作用下的总响应,可能涉及到时域分析或者微分方程的解法。 首先,用户提供的引用里,引用[2]提到了全响应的定义和Matlab的实现步骤,这应该是个关键点。需要结合这个引用里的方法,可能涉及到lsim函数或者符号运算。另外,引用[3]提到幅频响应和相频响应,虽然和全响应完全相关,但可能用户后续会有相关的问题,过暂时先专注于全响应。 接下来,我需要确定用户的问题范围。用户需要的是方法示例,所以应该给出具体的步骤和代码示例。可能的方法有两种:时域分析法和微分方程求解法。时域分析可能用lsim函数来处理,而微分方程可能需要用符号数学工具箱来解。 然后,我得检查每个步骤的正确性。比如,使用lsim函数时,需要定义系统的传递函数或状态空间模型,并且输入初始条件。但lsim默认处理零状态响应,所以可能需要注意如何结合初始条件。过引用[2]提到全响应需要考虑非零输入和初始状态,可能需要将系统分解为零输入响应和零状态响应的叠加。 另外,符号运算方法可能更直观,比如用dsolve解微分方程,直接带入初始条件和输入信号。这种方法适合简单的系统,用户可能更容易理解。 然后,代码示例需要正确无误。比如在时域分析法中,定义系统模型,生成时间序列和输入信号,然后调用lsim。但要注意是否需要处理初始条件,可能需要使用initial函数来叠加零输入响应。但用户提供的引用[2]中提到的方法可能直接使用lsim,可能需要进一步确认。 可能还需要考虑同的系统模型,比如传递函数或状态空间形式,并给出对应的示例。此外,符号运算的例子需要展示如何设置微分方程,初始条件,并得到解析解,再转换为数值解进行绘图。 最后,生成相关问题时要围绕全响应的计算、相关函数、初始条件影响以及与其他响应的区别来展开,这样用户能进一步深入学习。</think>在Matlab中计算全响应可以通过时域分析或微分方程求解实现。以下是具体方法和示例: ### 一、时域分析法(使用`lsim`函数) ```matlab % 定义系统传递函数 sys = tf([1],[1 2 5]); % H(s) = 1/(s²+2s+5) % 生成时间序列和输入信号 t = 0:0.01:5; u = sin(2*pi*t); % 输入信号 % 设置初始条件(需要转换为状态空间) sys_ss = ss(sys); x0 = [0.5; -0.2]; % 初始状态 % 计算全响应 [y,tout] = lsim(sys_ss,u,t,x0); % 绘制结果 plot(tout,y) title('系统全响应'); xlabel('时间(s)'); ylabel('幅值'); ``` [^2] ### 二、微分方程求解法(符号运算) ```matlab syms y(t) Dy = diff(y); ode = diff(y,t,2) + 2*Dy + 5*y == sin(2*pi*t); % 微分方程 cond = [y(0)==0.5, Dy(0)==-0.2]; % 初始条件 % 求解解析解 ySol(t) = dsolve(ode,cond); % 转换为数值解 t_vals = 0:0.01:5; y_vals = double(subs(ySol,t,t_vals)); % 可视化结果 plot(t_vals,y_vals) ``` ### 三、关键函数说明 1. `tf()`:创建传递函数模型 2. `ss()`:转换为状态空间模型 3. `lsim()`:计算线性系统对任意输入的响应 4. `dsolve()`:符号微分方程求解器
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