VS2008 快捷键大全[转帖]

本文详细介绍了编程环境中常用的快捷键与操作技巧,帮助开发者提高效率与代码编写速度。涵盖从基本编辑操作到复杂代码导航,以及窗口管理与项目创建等全方位技能,旨在使程序员能够更流畅地进行编程工作。
Ctrl+m+Crtr+o折叠所有大纲
Ctrl+M+Crtr+P: 停止大纲显示
Ctrl+K+Crtr+C: 注释选定内容
Ctrl+K+Crtr+U: 取消选定注释内容
Ctrl+J : 列出成员 智能感知
 
Shift+Alt+Enter: 切换全屏编辑
Ctrl+B,T / Ctrl+K,K: 切换书签开关
Ctrl+B,N / Ctrl+K,N: 移动到下一书签 
Ctrl+B,P: 移动到上一书签 
Ctrl+B,C: 清除全部标签
Ctrl+I: 渐进式搜索 
Ctrl+Shift+I: 反向渐进式搜索 
Ctrl+F: 查找 
Ctrl+Shift+F: 在文件中查找 
F3: 查找下一个 
Shift+F3: 查找上一个 
Ctrl+H: 替换 
Ctrl+Shift+H: 在文件中替换 
Alt+F12: 查找符号(列出所有查找结果)
Ctrl+Shift+V: 剪贴板循环
Ctrl+左右箭头键: 一次可以移动一个单词 
Ctrl+上下箭头键: 滚动代码屏幕,但不移动光标位置。
Ctrl+Shift+L: 删除当前行
Ctrl+M,M: 隐藏或展开当前嵌套的折叠状态
Ctrl+M,L: 将所有过程设置为相同的隐藏或展开状态

Ctrl+E,S: 查看空白 
Ctrl+E,W: 自动换行 
Ctrl+G: 转到指定行
Shift+Alt+箭头键: 选择矩形文本 
Alt+鼠标左按钮: 选择矩形文本
Ctrl+Shift+U: 全部变为大写 
Ctrl+U: 全部变为小写
代码快捷键

Ctrl+Shift+空格键 / Ctrl+K,P: 参数信息
Ctrl+K,I: 快速信息
Ctrl+E,U / Ctrl+K,U: 取消选定注释内容
Ctrl+K,M: 生成方法存根
Ctrl+K,X: 插入代码段 
Ctrl+K,S: 插入外侧代码
F12: 转到所调用过程或变量的定义
窗口快捷键
Ctrl+W,W: 浏览器窗口
Ctrl+W,S: 解决方案管理器
Ctrl+W,C: 类视图
Ctrl+W,E: 错误列表
Ctrl+W,O: 输出视图
trl+W,P: 属性窗口
Ctrl+W,T: 任务列表 
Ctrl+W,X: 工具箱
Ctrl+W,B: 书签窗口
Ctrl+W,U: 文档大纲
Ctrl+D,B: 断点窗口
Ctrl+D,I: 即时窗口
Ctrl+Tab: 活动窗体切换
Ctrl+Shift+N: 新建项目
Ctrl+Shift+O: 打开项目
Ctrl+Shift+S: 全部保存
Shift+Alt+C: 新建类
Ctrl+Shift+A: 新建项
Shift+Alt+Enter: 切换全屏编辑
Ctrl+B,T / Ctrl+K,K: 切换书签开关
Ctrl+B,N / Ctrl+K,N: 移动到下一书签 
Ctrl+B,P: 移动到上一书签
Ctrl+B,C: 清除全部标签
Ctrl+I: 渐进式搜索 
Ctrl+Shift+I: 反向渐进式搜索
Ctrl+F: 查找 
Ctrl+Shift+F: 在文件中查找 
F3: 查找下一个 
Shift+F3: 查找上一个
Ctrl+H: 替换
Ctrl+Shift+H: 在文件中替换
Alt+F12: 查找符号(列出所有查找结果)
Ctrl+Shift+V: 剪贴板循环
Ctrl+左右箭头键: 一次可以移动一个单词
Ctrl+上下箭头键: 滚动代码屏幕,但不移动光标位置。
Ctrl+Shift+L: 删除当前行
Ctrl+M,M: 隐藏或展开当前嵌套的折叠状态
Ctrl+M,L: 将所有过程设置为相同的隐藏或展开状态 
Ctrl+M,P: 停止大纲显示
Ctrl+E,S: 查看空白
Ctrl+E,W: 自动换行
Ctrl+G: 转到指定行 
Shift+Alt+箭头键: 选择矩形文本
Alt+鼠标左按钮: 选择矩形文本
Ctrl+Shift+U: 全部变为大写 
Ctrl+U: 全部变为小写 
 

转载于:https://www.cnblogs.com/liangqi/archive/2012/02/15/2352513.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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