VS2013的一些常用快捷键

本文汇总了多种常用的代码编辑器快捷键,包括光标位置调整、代码复制剪切删除、撤销与反撤销等操作,旨在提高程序员工作效率。

1.回到上一个光标位置/前进到下一个光标位置

1)回到上一个光标位置:使用组合键“Ctrl + -”;

2)前进到下一个光标位置:“Ctrl + Shift + - ”。

2.复制/剪切/删除整行代码

1)如果你想复制一整行代码,只需将光标移至该行,再使用组合键“Ctrl+C”来完成复制操作,而无需选择整行。

2)如果你想剪切一整行代码,只需将光标移至该行,再使用组合键“Ctrl+X”来完成剪切操作,而无需选择整行。

3)如果你想删除一整行代码,只需将光标移至该行,再使用组合键“Ctrl+L”来完成剪切操作,而无需选择整行。

3.撤销/反撤销  

1)撤销:使用组合键“Ctrl+Z”进行撤销操作;

2)反撤销:使用组合键“Ctrl+Y”进行反撤销操作。

4.向前/向后搜索

1)使用组合键“Ctrl+I”;

2)键入待搜索文本(将光标移至搜索词输入框位置即可开始输入);

3)键入搜索文本后,可以使用组合键“Ctrl+I”及“Ctrl+Shift+I”前后定位搜索结果,搜索结果会被高亮显示。

4)要结束搜索,可以按“ESC”键或者点击查找框右侧的关闭按钮。

5.框式选择

使用组合键“Shift+Alt+方向键(或鼠标)”即可完成框式选择。框式选择允许你同时对代码行和列进行选择。这对批量删除某些代码很方便的哦。

6.在光标所在行的上面或下面插入一行

1)组合键“Ctrl+Enter”:在当前行的上面插入一个空行;

2)组合键“Ctrl+Shift+Enter”:在当前行的下面插入一个空行。

7.定位到行首与行尾

1)home键:定位到当前行的行首;

2)end键:定位到当前行的行尾。

8.选中从光标起到行首(尾)间的代码

1)选中从光标起到行首间的代码:使用组合键“CShift + Home”;

2)选中从光标起到行尾间的代码:使用组合键“Shift + End”。

9.调用智能提示

1)方法1:使用组合键“Ctrl+J”;

2)方法2:使用组合键“Alt+→”。

10.调用参数信息提示

对于某些函数体较大的函数来说,想轻松地确认参数在函数内部的使用情况是件比较麻烦的事情。这时可以将光标置于参数名上,再按组合键“Ctrl+Shif+空格”,参数被使用的地方会被高亮显示。

11.快速切换窗口

使用组合键“Ctrl+Tab”(此时可以打开IDE的导航,获得鸟瞰视图)。

12.快速隐藏或显示当前代码段  

使用组合键“Ctrl+M,M”(记住:要按两次M哦)。

13.生成解决方案

使用组合键“Ctrl+Shift+B”。

14.跳转到指定的某一行

1)方法1:组合键“Ctrl+G”;

2)方法2:单击状态栏中的行号。

15.注释/取消注释

1)注释:组合键“Ctrl+K+C”;

2)取消注释:组合键“Ctrl+K+U”。

16.全屏显示/退出全屏显示

使用组合键“ SHIFT + ALT + ENTER ”。

17.定义与引用

1)转跳到定义:F12;

2)查找所有引用:使用组合键“Shift+F12”。

18.查找和替换

1)查找:使用组合键“Ctrl+F”;

2)替换:使用组合键“Ctrl+H”。

19.大小写转换

1)转小写:使用组合键“Ctrl+ U”;

2)转大写:使用组合键“CTRL + SHIFT + U”。

20.调试相关

1)调试(启动):F5;

2)调试(重新启动):使用组合键“Ctrl+Shift+F5”;

3)调试(开始执行不调试):使用组合键“Ctrl+F5”;

4)编译:Ctrl+Shfit+B

5)添加到进程:Ctrl+Alt+T

4)调试(逐语句):F11;

5)调试(逐过程):F10;

6)设置断点:F9。

转载于:https://www.cnblogs.com/yaomeng/p/4902619.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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