Eclipse 快捷键使用

如果能够熟练的运用eclipse的快捷键的话,你的编码速度一定会得到一个质的飞跃。这些常用快捷键有哪些了。
①显示行号
行号,对于我们非常重要,尤其再修改相应的bug和阅读源代码的时候。他怎么设置了,有那几步了。
Ⅰ   先打开一个类,如下图:
Ⅱ然后打开视图,如何打开呢?最能解决问题的也就在此了:按Ctrl+F10,效果如下图:
 然后选择 Show Line Numbers
   Ⅳ 最后的效果如图:
这样就能够显示行号了。
②智能提示——程序员的好伙伴
作为一个曾经.net的程序员,android编码能够像vs编码一样,曾经是一个梦寐以求的梦想,其实他设置也非常的简单,就是这样:
windows - Preferences - java - Editor - Content Assist
最下的 Auto Activation选项:
Auto Activation delay表示多少秒出现提示
Auto Activation trigger for java:里面有个点,表示如果在java里输入点号,就会在后面出现相应的提示。 你也可以在里面增加其他触发提示的符号,如注解:@ 等。
如图所示:
这样就能智能提示了。
③注释快捷键——妈妈再也不用担心我的注释了
注释,一个源代码的可读性和维护性重要方面了,但是如果把时间花在写注释的格式上显然是多么的得不偿失了,注释的快捷键就这样子粉墨登场了。
这里我介绍四种注释的方式了。
(1)Ctrl+/ 
说明:添加/消除//注释。
(2)Ctrl+Shift+/ 
说明:添加/* */注释 

(3)Ctrl+Shift+\ 
说明:消除/* */注释 
这样子注释的快捷键,不知道大家会用了吗?
④切换窗口的快捷键
eclipse中一端项目足够的大的话,窗口就切换是必然了,怎么快速的切换窗口了。用鼠标点点,太慢了,这里我介绍两种快捷键,
Ⅰctrl+m切换窗口视图 使其编辑窗口最大化。如图所示:
②ctrl+F6
切换到不同类的窗口中去 如图所示:
⑤快速操作代码行
Ⅰctrl+D 
快速的剪出某一行 如图:
Ⅱ快速复制一行或者几行 ctrl+shift+down 如图:
③快速移动一行或者几行 快捷键:alt+down/up 很方便:上图:
  ⑥生成getter和setter方法,首先是alt+shift+s组合键,再按下r键生成相应的getter setter方法。
⑦重写父类快捷键
alert+shift+s -> 选择Override/Implement Methods... -> 选择你需要重写的方法,图了:
⑧ctrl+shift+o 快速导入所有的包。如图:
 
⑨Javadoc 注释,Java注释是能够生成html文档的,甚至android官方文档也是所谓Java doc 生成的, 他的快捷键是alt+shift+j,看下图:
⑩导入模版,alt+shift+z,注意了要选中了。见下图:
 
 ⒒关闭编辑的窗口,ctrl+shift+f4 见图:
⒓重命名,变量的重命名是使用的频率很多。快捷键是shift+alt+r.简图:
⒔回到上一次的编辑点,快捷键是ctrl+q,对于记忆力不好的程序员很有用 图:
这些,是我对常用快捷键总结,eclipse快捷键还有很多了,我这里只是一个抛砖引玉的作用,希望大家来总结。
本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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