JAVA入门--------MYeclipse的使用

本文汇总了集成开发环境(IDE)中的常用快捷键,包括编辑器快捷键如撤销、重复、查找、注释等,以及调试快捷键如设置断点、单步执行等。掌握这些快捷键将极大提高开发效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、常用编辑器快捷键 

【Ctrl+Z】  撤销。  

【Ctrl+Y】  重复。  

【Ctrl+F】  查找

【Ctrl+L】  定位在某行 (对于程序超过100的人就有福音了)

【Alt+Shift+N】  新建文件

【Alt+Shift+J】  添加作者注释(@author :)

【Alt+Shift+R】 重命名 (是我自己最爱用的一个了,尤其是变量和类的Rename,比手工方法能节省很多劳动力)

【Ctrl+/】   快速添加(或者取消)注释   //

【Ctrl+Shift+/】 快速添加(或者取消)这种注释 /* */

【Ctrl+Shift+F】 整理代码格式

【ALT+/】   此快捷键为用户编辑的好帮手,能为用户提供内容的辅助,不要为记不全方法和属性名称犯愁,当记不全类、方法和属性的名字时,多体验一下【ALT+/】快捷键带来的好处吧。

【Ctrl+D】   删除当前行,这也是笔者的最爱之一,不用为删除一行而按那么多次的删除键。  

【Ctrl+M】   窗口最大化和还原

【Ctrl+1】    快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)

 

 

【Ctrl+Q】    跳到最后一次的编辑处

【Ctrl+O】   显示类中方法和属性的大纲,能快速定位类的方法和属性,在查找Bug时非常有用。   

【Alt+Shift+M】 抽取方法 (这是重构里面最常用的方法之一了,尤其是对一大堆泥团代码有用)

 

 

二、调试快捷键   

【Ctrl+E】:DeBug(自定义)

【Ctrl+R】:Run(自定义)

【Ctrl+Shift+B】:在当前行设置断点或取消设置的断点。  

【F11】:调试最后一次执行的程序。  

【Ctrl+F11】:运行最后一次执行的程序。  

【F5】:跟踪到方法中,当程序执行到某方法时,可以按【F5】键跟踪到方法中。  

【F6】:单步执行程序。  

【F7】:执行完方法,返回到调用此方法的后一条语句。  

【F8】:继续执行,到下一个断点或程序结束。

内容概要:本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究,提出了一种复合预设性能控制策略。首先,通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型,然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法,设计了具有预设性能的复合非线性控制器,确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制,并分析了它们的优缺点。最后,通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群:从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师,以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标:①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景;②旨在实现快速稳定的电压跟踪,同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力;③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现,还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程,便于读者理解和实践。此外,文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围,为实际工程项目提供了有价值的参考。
内容概要:该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描(PS-IDT)的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品,利用矢量多层光束传播模型(MSBP)和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描,能够处理多重散射样品,并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验,并提供了Python代码实现,包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群:具备一定光学成像和编程基础的研究人员,尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标:①研究复杂散射样品(如生物组织、复合材料)的三维各向异性结构;②开发新型偏振敏感成像系统,提高成像分辨率和对比度;③验证和优化计算成像算法,应用于实际样品的高精度成像。 其他说明:PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势,如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而,该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向,如采用更高数值孔径(NA)物镜、引入深度学习超分辨率技术等,以进一步提升成像质量和效率。此外,文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具,便于理解和应用该技术。
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