Idea快捷键大全

在Idea官方文档说明的快捷键基础上,对不常用的进行了删减。将快捷键分类为官方强烈推荐的查找/替换、编辑、重构、导航等类别,且均为简单英文表述。

在官方文档说明的快捷键基础上自己把不常用的做了删减:

注:都是些简单的英文

分类如下:

 

     官方强烈推荐的:

Search everywhere

Double Shift

Show intention actions and quick-fxes

Alt + Enter

Generate code, new.....

Alt + Ins

Parameter info

Ctrl + P

Recent fles popup

Ctrl + E

Rename

Shift + F6

Find Action 

Ctrl + Shift + A

 

     查找/替换

Find

Ctrl + F

Find next/previous

F3 / Shift + F3

Replace

Ctrl + R

Replace in path

Ctrl + Shift + R

Select next occurrence 

Alt + J

Select all occurrences

Ctrl + Alt + Shift + J

     编辑

Complete statement 自动结束代码,行末自动添加分号 

Ctrl + Shift + Enter

Parameter info (within method call arguments)

Ctrl + P

Quick documentation lookup

Ctrl + Q

Brief Info

Ctrl + mouse

Show descriptions of error at caret  在光标所在的错误代码处显示错误信息 

Ctrl + F1

Generate code... 

Alt + Insert

Override methods 

Ctrl + O

Implement methods 

Ctrl + I

Surround with…

Ctrl + Alt + T

Comment/uncomment with line comment 

Ctrl + /

Comment/uncomment with block comment 

Ctrl + Shift + /

Extend selection 

Ctrl + W

Shrink selection 

Ctrl + Shift + W

Context info(show current class or method declaration when it is not visible)

Alt + Q

Show intention actions and quick-fxes 

Alt + Enter

Reformat code  格式化代码,可以对当前文件和整个包目录使用

Ctrl + Alt + L

Optimize imports  优化导入的类,可以对当前文件和整个包目录使用

Ctrl + Alt + O

Auto-indent line(s 光标所在行 或 选中部分进行自动代码缩进,有点类似格式化) 

Ctrl + Alt + I

Indent/unindent selected lines (手动缩进)

Tab / Shift + Tab

Paste from recent buffers...

Ctrl + Shift + V

Duplicate current line

Ctrl + D

Delete line at caret (删除光标所在行)

Ctrl + Y

Smart line join 自动将下一行合并到当前行末尾 

Ctrl + Shift + J

Smart line split 

Ctrl + Enter

Start new line

Shift + Enter

Toggle case for word at caret or selected block 

Ctrl + Shift + U

Select till code block end /start

Ctrl + Shift + ] / [

Delete to word end

Ctrl + Delete

Expand/collapse code block

Ctrl + NumPad+ / -

Collapse all

Ctrl + Shift + NumPad-

Expand all

Ctrl +  Shift + NumPad+

Close active editor tab

Ctrl + F4

 

 

 

     重构

Create a copy of the selected class ,file(s),or directory(es)

F5

Move the selected class ,method,package,static member  to another package or class

and correct all references 

F6

Rename

Shift + F6

Inline the 

Ctrl + Alt + N

Turn the selected code fragment into a method 提取代码片段

Ctrl + Alt + M

将表达式提取为变量

Ctrl + Alt + V

Extract Field

Ctrl + Alt + F

Extract Constant

Ctrl + Alt + C

Extract Parameter 将表达式提取为方法的参数

Ctrl + Alt + P

 

 

 

 

 

 

  

     

      导航

Go to class

Ctrl + N

Go to fle

Ctrl + Shift + N

Go to next/previous editor tab

Alt + Right/Left

Go to line

Ctrl + G

Recent fles popup

Ctrl + E

Navigate back/forward   (工具栏上的左右箭头)

Ctrl + Alt + Left/Right

Navigate to last edit locatio退回到上次修改的地方

Ctrl + Shift +Backspace

Select current fle or symbol in any view

Alt + F1

Go to declaration 进入光标所在的方法/变量的接口或是定义处,等效于 Ctrl + 左键单击

Ctrl + B , Ctrl + Click

Go to implementation(s) (调到当前选中的类、方法的实现)

Ctrl + Alt + B(Ctrl + Alt+点击)

Open quick defnition lookup  查看定义

Ctrl + Shift + I

Go to super-method/super-class

Ctrl + U

上/下一个方法

Alt + Up/Down

Move to code block

Ctrl + ]/[

File structure popup   弹出当前文件结构层,可以在弹出的层上直接输入,进行筛选

Ctrl + F12

Type hierarchy  显示当前类的层次结构

Ctrl + H

Method hierarchy  显示方法层次结构

Ctrl + Shift + H

Next/previous highlighted 

F2

Edit source

F4

Toggle bookmark

F11

Show bookmarks

Shift + F11

Toggle bookmark with mnemonic

Ctrl + F11

Go to numbered bookmark

Ctrl + #[0-9]

 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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