Sublime Text2 中Emmet(之前叫Zencoding)插件安装以及使用

一.添加插件之前先 下载Package Control

按 Ctrl+`(就是~这个键) 复制下面的代码 确认 重新启动sublime text2

import urllib2,os;pf='Package Control.sublime-package';ipp=sublime.installed_packages_path();os.makedirs(ipp) if not os.path.exists(ipp) else None;open(os.path.join(ipp,pf),'wb').write(urllib2.urlopen('http://sublime.wbond.net/'+pf.replace(' ','%20')).read())

  

重启看到如上图所示,代表Package Control 安装成功 

二.添加zen coding ( emmet sublime text2 版的 zen coding)

按 ctr+shift+P,输入 install Package,找到emmet,确认安装

      在 Emmet 安装完成后,会显示如下屏幕:

     

     请重视红框内的文字,和左下角绿色框内的提示:

      红框内的文字是说“这个插件会主动和安装 PyV8,请看状况条信息”,而左下角的绿色框内的提示就是正鄙人载、安装和载入 PyV8。

     在PyV8安装完成后,在重启

       

      如上图所示,表示已安装成功

 

 

 

Installing  安装其他插件的方法

Control+Shift+P on Linux/Windows). Select "Package Control: Install Package", 之后再插件中搜索想要安装的插件即可

转载于:https://www.cnblogs.com/jiangtuzi/p/3792687.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。
评论
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