Xcode的快捷键及简单偏好设置

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Xcode的快捷键


win ＝ command  ctrl = control  alt = option


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   文本

   左对齐                                command+{
    右对齐                                command+}
    居中                                    command+竖线 (不知竖线是哪个，没试出)，Justify可设(功能未知)
    左缩进                                command+[(选择后再按，可选一大段)

   右缩进                                command+](选择后再按，可选一大段)
    Show Ruler                   可设(功能未知)
    Copy Ruler                    command+control+c
    Paste Ruler                 command+control+v
    Balance                          可设 (第一次，选中语句，第二次，选中方法体)
    重置缩进                            可设

                                                                                                                                   

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快速打开文件：  command + shift + o


偏好设置：



点选Fonts&Colors可以设置Xcode编写时的背景和代码颜色 可以选择Source Editor (源代码编辑)和Console(控制台)


要改变字体样式和大小就再筐中command＋a全选 然后点右下角的T图表


点选Key Bingdings可设置快捷键


点选Downloads可以设置官方文档(就不需要开发者账号了,不过要有文档)


选择Documentation再选择iOS5.0 Library

点最左边那个三角


然后点蓝色的地址，进到某个文件夹，关掉Xcode，再把文档放进去就可以了


比如NSString 

按住command再点就进到头文件里

头文件在

而按住option出现下图，点右上角的书就进到文档里


转：http://blog.youkuaiyun.com/xingboss3/article/details/7880776

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51单片机IAP在线升级 51单片机IAP在线升级 爱矽半导体E85F3325单片机IAP在线升级教程，此处可查看更新及demo下载 文章目录前言一、ROM资源二、KEIL有关知识1.BL51连接器：2.LX51连接器：三、Keil其他相关项说明：四、MCU启动文件说明：五、例程BOOTLOADER使用说明六、例程使用可更改说明：七、程序使用通信方式：XMODEM八、APP程序说明九、APP代码升级说明十、代码合并烧写 前言 扩展-IAP 主要用于产品出厂后应用程序的更新作用 ，类似于其他引导装载升级程序的方法，在系统中必须始终 阅读详情

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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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Xcode 快捷键大全 收藏  现在说明一下，command相当于ms键盘的window键，option相当于ctrl，键值一样，系统偏好设置里面可以更改。  xcode 相关：  关于xcode  可设  偏好设置 command+,  清空缓存 可设  隐藏xcode command+h  隐藏其它 command+option+h  显示全部 可设  退出xcode com

zhao_yin的记事本 2794

xcode 快捷键大全、XCode常用快捷键图文介绍

其实就是设置里面的快捷键变成了文字版，刚开始用Xcode是不是发现以前熟悉的开发环境的快捷键都不能用了？怎么快捷运行，停止，编辑等等、都不一样了。快速的掌握这些快捷键，能提供开发的效率。 其实快捷键在Xcode的工具栏里都标注有，只是有的符号和你的键盘上的符号对应不起来罢了。希望对大家有帮助 可能有些新手刚用mac，不知与windows键对应，现在说明一下，command相当于ms键盘...

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xcode常用快捷键_xcode 快捷键大全、XCode常用快捷键图文介绍

类型：电子教程大小：1.1M语言：中文 评分：5.0标签：立即下载其实就是设置里面的快捷键变成了文字版，刚开始用Xcode是不是发现以前熟悉的开发环境的快捷键都不能用了？怎么快捷运行，停止，编辑等等、都不一样了。快速的掌握这些快捷键，能提供开发的效率。其实快捷键在Xcode的工具栏里都标注有，只是有的符号和你的键盘上的符号对应不起来罢了。希望对大家有帮助可能有些新手刚用mac，不知与windows...

weixin_35854667的博客 845

【Xcode】全部代码折叠快捷键-和全部代码展开快捷键

【Xcode】全部代码折叠快捷键-和全部代码展开快捷键

maoyingyong的专栏 1707

Xcode菜单及常用快捷键大全

2.偏好设置 通过“command+,”快捷键或”Xcode|Preferences”菜单呼出偏好设置。 （1）主题及字体（Preferences->Fonts & Colors） 选中一种主题（theme），例如“Midnight”，然后shift选择Source Editor/Console中的所有项，点击Fonts设置字体。Xcode默认字体为menlo，可选Consolas、Mona

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Xcode8快捷键注释问题

Xcode8注释

miaocuilin的专栏 4493

【转】初窥Xcode4 -- Xcode4主题样式、快捷键等常用设置

转自：http://www.cnblogs.com/elfsundae/archive/2011/11/05/2038440.html 今天晚上开始使用Xcode4，初窥历程如下。 一、下载安装Xcode4 因为我需要让Xcode4和老版本共存，在安装Xcode4时选择其他安装路径，安装成功后在xcode4安装目录下改名Xcode.app为Xcode4.app以区分老版本...

dishuangqing3232的博客 205
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