Intellij Idea的常用快捷键

Ctrl+Shift + Enter,语句完成
“!”,否定完成,输入表达式时按 “!”键
Ctrl+E,最近的文件
Ctrl+Shift+E,最近更改的文件
Shift+Click,可以关闭文件
Ctrl+[ OR ],可以跑到大括号的开头与结尾
Ctrl+F12,可以显示当前文件的结构
Ctrl+F7,可以查询当前元素在当前文件中的引用,然后按 F3 可以选择
Ctrl+N,可以快速打开类
Ctrl+Shift+N,可以快速打开文件
Alt+Q,可以看到当前方法的声明
Ctrl+P,可以显示参数信息
Ctrl+Shift+Insert,可以选择剪贴板内容并插入
Alt+Insert,可以生成构造器/Getter/Setter等
Ctrl+Alt+V,可以引入变量。例如:new String(); 自动导入变量定义
Ctrl+Alt+T,可以把代码包在一个块内,例如:try/catch
Ctrl+Enter,导入包,自动修正
Ctrl+Alt+L,格式化代码
Ctrl+Alt+I,将选中的代码进行自动缩进编排,这个功能在编辑 JSP 文件时也可以工作
Ctrl+Alt+O,优化导入的类和包
Ctrl+R,替换文本
Ctrl+F,查找文本
Ctrl+Shift+Space,自动补全代码
Ctrl+空格,代码提示(与系统输入法快捷键冲突)
Ctrl+Shift+Alt+N,查找类中的方法或变量
Alt+Shift+C,最近的更改
Alt+Shift+Up/Down,上/下移一行
Shift+F6,重构 – 重命名
Ctrl+X,删除行
Ctrl+D,复制行
Ctrl+/或Ctrl+Shift+/,注释(//或者/**/)
Ctrl+J,自动代码(例如:serr)
Ctrl+Alt+J,用动态模板环绕
Ctrl+H,显示类结构图(类的继承层次)
Ctrl+Q,显示注释文档
Alt+F1,查找代码所在位置
Alt+1,快速打开或隐藏工程面板
Ctrl+Alt+left/right,返回至上次浏览的位置
Alt+left/right,切换代码视图
Alt+Up/Down,在方法间快速移动定位
Ctrl+Shift+Up/Down,向上/下移动语句
F2 或 Shift+F2,高亮错误或警告快速定位
Tab,代码标签输入完成后,按 Tab,生成代码
Ctrl+Shift+F7,高亮显示所有该文本,按 Esc 高亮消失
Alt+F3,逐个往下查找相同文本,并高亮显示
Ctrl+Up/Down,光标中转到第一行或最后一行下
Ctrl+B/Ctrl+Click,快速打开光标处的类或方法(跳转到定义处)
Ctrl+Alt+B,跳转到方法实现处
Ctrl+Shift+Backspace,跳转到上次编辑的地方
Ctrl+O,重写方法
Ctrl+Alt+Space,类名自动完成
Ctrl+Alt+Up/Down,快速跳转搜索结果
Ctrl+Shift+J,整合两行
Alt+F8,计算变量值
Ctrl+Shift+V,可以将最近使用的剪贴板内容选择插入到文本
Ctrl+Alt+Shift+V,简单粘贴
Shift+Esc,不仅可以把焦点移到编辑器上,而且还可以隐藏当前(或最后活动的)工具窗口
F12,把焦点从编辑器移到最近使用的工具窗口
Shift+F1,要打开编辑器光标字符处使用的类或者方法 Java 文档的浏览器
Ctrl+W,可以选择单词继而语句继而行继而函数
Ctrl+Shift+W,取消选择光标所在词
Alt+F7,查找整个工程中使用地某一个类、方法或者变量的位置
Ctrl+I,实现方法
Ctrl+Shift+U,大小写转化
Ctrl+Y,删除当前行

Shift+Enter,向下插入新行
psvm/sout,main/System.out.println(); Ctrl+J,查看更多
Ctrl+Shift+F,全局查找
Ctrl+F,查找/Shift+F3,向上查找/F3,向下查找
Ctrl+Shift+S,高级搜索
Ctrl+U,转到父类
Ctrl+Alt+S,打开设置对话框
Alt+Shift+Inert,开启/关闭列选择模式
Ctrl+Alt+Shift+S,打开当前项目/模块属性
Ctrl+G,定位行
Alt+Home,跳转到导航栏
Ctrl+Enter,上插一行
Ctrl+Backspace,按单词删除
Ctrl+”+/-”,当前方法展开、折叠
Ctrl+Shift+”+/-”,全部展开、折叠
【调试部分、编译】
Ctrl+F2,停止
Alt+Shift+F9,选择 Debug
Alt+Shift+F10,选择 Run
Ctrl+Shift+F9,编译
Ctrl+Shift+F10,运行
Ctrl+Shift+F8,查看断点
F8,步过
F7,步入
Shift+F7,智能步入
Shift+F8,步出
Alt+Shift+F8,强制步过
Alt+Shift+F7,强制步入
Alt+F9,运行至光标处
Ctrl+Alt+F9,强制运行至光标处
F9,恢复程序
Alt+F10,定位到断点
Ctrl+F8,切换行断点
Ctrl+F9,生成项目
Alt+1,项目
Alt+2,收藏
Alt+6,TODO
Alt+7,结构
Ctrl+Shift+C,复制路径
Ctrl+Alt+Shift+C,复制引用,必须选择类名
Ctrl+Alt+Y,同步
Ctrl+~,快速切换方案(界面外观、代码风格、快捷键映射等菜单)
Shift+F12,还原默认布局
Ctrl+Shift+F12,隐藏/恢复所有窗口
Ctrl+F4,关闭
Ctrl+Shift+F4,关闭活动选项卡
Ctrl+Tab,转到下一个拆分器
Ctrl+Shift+Tab,转到上一个拆分器
【重构】
Ctrl+Alt+Shift+T,弹出重构菜单
Shift+F6,重命名
F6,移动
F5,复制
Alt+Delete,安全删除
Ctrl+Alt+N,内联
【查找】
Ctrl+F,查找
Ctrl+R,替换
F3,查找下一个
Shift+F3,查找上一个
Ctrl+Shift+F,在路径中查找
Ctrl+Shift+R,在路径中替换
Ctrl+Shift+S,搜索结构
Ctrl+Shift+M,替换结构
Alt+F7,查找用法
Ctrl+Alt+F7,显示用法
Ctrl+F7,在文件中查找用法
Ctrl+Shift+F7,在文件中高亮显示用法

 

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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