Eclipse中10个最有用的快捷键组合

本文介绍了一位Eclipse骨灰级开发者总结的十个最实用但又不太为人所知的快捷键组合,包括打开资源、快速浏览代码结构、重命名变量等,通过这些组合可以极大提升开发效率。

一个Eclipse骨灰级开发者总结了他认为最有用但又不太为人所知的快捷键组合。通过这些组合可以更加容易的浏览源代码,使得整体的开发效率和质量得到提升。

    1. ctrl+shift+r:打开资源

    这可能是所有快捷键组合中最省时间的了。这组快捷键可以让你打开你的工作区中任何一个文件,而你只需要按下文件名或mask名中的前几个字母,比如applic*.xml。美中不足的是这组快捷键并非在所有视图下都能用。

    2. ctrl+o:快速outline

    如果想要查看当前类的方法或某个特定方法,但又不想把代码拉上拉下,也不想使用查找功能的话,就用ctrl+o吧。它可以列出当前类中的所有方法及属性,你只需输入你想要查询的方法名,点击enter就能够直接跳转至你想去的位置。

    3. ctrl+e:快速转换编辑器

    这组快捷键将帮助你在打开的编辑器之间浏览。使用ctrl+page down或ctrl+page up可以浏览前后的选项卡,但是在很多文件打开的状态下,ctrl+e会更加有效率。

    4. ctrl+2,L:为本地变量赋值

    开发过程中,我常常先编写方法,如Calendar.getInstance(),然后通过ctrl+2快捷键将方法的计算结果赋值于一个本地变量之上。 这样我节省了输入类名,变量名以及导入声明的时间。Ctrl+F的效果类似,不过效果是把方法的计算结果赋值于类中的域。

    5. alt+shift+r:重命名

    重命名属性及方法在几年前还是个很麻烦的事,需要大量使用搜索及替换,以至于代码变得零零散散的。今天的Java IDE提供源码处理功能,Eclipse也是一样。现在,变量和方法的重命名变得十分简单,你会习惯于在每次出现更好替代名称的时候都做一次重命名。要使 用这个功能,将鼠标移动至属性名或方法名上,按下alt+shift+r,输入新名称并点击回车。就此完成。如果你重命名的是类中的一个属性,你可以点击 alt+shift+r两次,这会呼叫出源码处理对话框,可以实现get及set方法的自动重命名。

    6. alt+shift+l以及alt+shift+m:提取本地变量及方法

    源码处理还包括从大块的代码中提取变量和方法的功能。比如,要从一个string创建一个常量,那么就选定文本并按下alt+shift+l即可。如果同 一个string在同一类中的别处出现,它会被自动替换。方法提取也是个非常方便的功能。将大方法分解成较小的、充分定义的方法会极大的减少复杂度,并提 升代码的可测试 性。

    7. shift+enter及ctrl+shift+enter

    Shift+enter在当前行之下创建一个空白行,与光标是否在行末无关。Ctrl+shift+enter则在当前行之前插入空白行。

    8. Alt+方向键

    这也是个节省时间的法宝。这个组合将当前行的内容往上或下移动。在try/catch部分,这个快捷方式尤其好使。

    9. ctrl+m

    大显示屏幕能够提高工作效率是大家都知道的。Ctrl+m是编辑器窗口最大化的快捷键。

    10. ctrl+.及ctrl+1:下一个错误及快速修改

    ctrl+.将光标移动至当前文件中的下一个报错处或警告处。这组快捷键我一般与ctrl+1一并使用,即修改建议的快捷键。新版Eclipse的修改建 议做的很不错,可以帮你解决很多问题,如方法中的缺失参数,throw/catch exception,未执行的方法等等。

    更多快捷键组合可在Eclipse按下ctrl+shift+L查看。

 

 

在人工智能研究的前沿,自然语言理解技术正受到广泛关注,其涵盖语音转写、跨语言转换、情绪判别及语义推断等多个分支。作为该领域的基石方法之一,基于大规模文本预先训练的语言表征模型,能够从海量语料中学习深层的语言规律,从而为各类后续应用任务提供强有力的语义表示支持。得益于硬件算力的提升与模型架构的持续优化,这类预训练模型已在多项自然语言理解评测中展现出卓越的性能。 本文重点探讨中文环境下的三项典型自然语言处理任务:TNEWS新闻主题归类、OCEMOTION情感倾向判断以及OCNLI语义推理验证。这三项任务分别对应文本分类、情感分析与逻辑推理三大核心方向,共同构成了从基础文本理解到复杂语义推演的技术链条。 TNEWS新闻主题归类任务旨在对涵盖政治、经济、科技、体育等多领域的新闻文本进行自动类别划分。该任务要求模型准确识别文本主旨并完成分类,属于典型的文本分类问题。 OCEMOTION情感分析任务则专注于从社交媒体、论坛评论等短文本中识别用户的情感极性。情感分析作为文本理解的重要维度,可为商业决策、舆情监测等提供关键依据,具有显著的应用价值。 OCNLI语义推理任务需要模型依据给定的前提语句与假设语句,判断后者是否可由前者逻辑推导得出。该任务检验模型对语句间语义关联与推理关系的理解能力,是衡量自然语言理解深度的重要标杆。 在上述任务中,数据分布的多标签与类别不均衡现象构成主要挑战。多标签指单一文本可能归属多个类别,而不均衡则表现为各类别样本数量差异悬殊。这种不平衡分布易导致模型过度拟合多数类别,从而削弱其泛化性能。为应对该问题,本方案综合采用了数据重采样、损失函数加权调整等技术,以提升模型在少数类别上的识别效果。 深度学习方法是实现上述任务的核心技术路径。通过设计多层神经网络结构,模型能够自动提取文本的深层特征,并建立从原始输入到任务目标的端到端映射。本方案所涉及的技术体系包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络以及基于自注意力机制的Transformer架构等。 参赛者需对提供的数据集进行预处理与分析,构建高效的深度学习模型,并通过训练、验证与测试环节系统评估模型性能。借助天池平台提供的强大算力资源与预训练模型基础,参赛者可进一步优化模型设计,提升任务表现。 本次研究不仅着眼于在特定评测任务上取得优异成绩,更致力于深入探索中文自然语言处理中的实际难题,为未来智能化应用与学术研究积累方法经验与技术储备。 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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值