vscode 结束_浅析VS Code的热门免费扩展程序

微软的VS(Visual Studio)代码是一个免费的开源代码编辑器,越来越受欢迎。它非常轻巧,灵活,但仍然包含一些强大的功能。此外,它支持几乎所有主要的编程语言,包括PHP,Javas

cript,C++等等。【创客网络:zhangyongmi.cn】

  您甚至可能会惊讶地发现VS Code也是跨平台的。它不仅适用于Windows,而且Linux和Mac的版本也可供下载。

  但也许最酷的特征是大规模的扩展市场。有免费扩展可用于支持新语言,调试代码或添加各种其他自定义功能。这使您可以自定义编辑体验以更好地满足您的需求。

  今天,我们将向您介绍一些最好的VS Code扩展程序。帮助您更好的做好

网站开发

,下面让我们开始吧!

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  虽然Git功能已内置于VS Code中,但GitLens旨在通过更多的版本控制功能“增强”编辑器。它提供了对代码的深入洞察,向您显示更改时间以及更改后的代码。您甚至可以比较不同的分支,标签和提交。总的来说,此扩展将使版本控制更具视觉感受。

  Beautify

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  您是否非常关注语法突出显示?如果是这样,Beautify只是您需要的扩展。它利用了VS Code已经存在的online Javascript Beautifier的使用,但允许您轻松地更改其样式。这意味着您可以根据内容设置缩进,换行和其他细节等元素。

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  Javas

cript可能很难调试。但VS Code的ESLint扩展可以使该过程更容易。它有助于在您执行代码之前指出代码中的潜在问题。更好的是,扩展程序允许您创建自己的linting规则。那想要了解更多的要点,也可以看看上一篇《

分享9个最佳免费CSS Flexbox教程

》。

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  对于在运行时期间对代码进行故障排除的开发人员,Debugger for Chrome将帮助您完成工作。有许多方便的功能,包括在代码,手表和控制台中设置断点的功能。此外,您可以选择在VS Code中运行Chrome实例,或将调试器附加到单独运行的浏览器实例。

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  React是最引人注目的JS库之一,以至于新的WordPress块编辑器(又名Gutenberg)就是基于它构建的。如果你是众多参与其中的人之一,那么React Native Tools是必不可少的扩展。它增加了运行react-native命令的能力,并将帮助您调试代码。

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  在处理网站开发的代码时,有一个既有视觉吸引力又舒适的编辑器也很有帮助。毕竟,编码会话可以持续数小时。One Dark Pro将Atom编辑器中流行的“One Dark”主题带到了VS Code。您可以通过Microsoft的开源应用程序的其他便利获得这种标志性外观的熟悉程度。

  Bracket Pair Colorizer 2

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  支架对Colorizer 2是一个简单的扩展,但可以使代码更容易消化。它使用匹配括号的颜色代码,使您可以直观地确定功能的开始和结束位置。 您甚至可以选择要使用的颜色。

 vscode-icons

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  也许VS Code最有效的视觉调整之一来自vscode-icons。它需要一个相当平淡的文件列表,并添加色彩缤纷的语言特定图标。例如,这样可以很容易地从HTML中告诉您的PHP文件。此外,增加的个性是任何工作空间的一个受欢迎的补充。

  VS Code的可用扩展数量惊人,使其成为日常使用的极具吸引力的选择。您可以自由设置以匹配您使用的语言和您喜欢的可视空间类型。

  此外,它提供了企业和开源文化的有趣组合。得到微软的支持似乎确保将来会积极开发VS Code。开源社区围绕软件创建了一个蓬勃发展的生态系统。开发人员的结果是两全其美。

### 数据增强概念 数据增强是指通过对原始图像样本施加一系列变换操作来增加训练集中可用的数据量的技术[^1]。这些变换旨在保持目标对象的关键特征不变的同时引入合理的变异,从而提高模型泛化能力并减少过拟合现象。 ### 数据增强的作用 通过适当的数据增强手段可以有效提升计算机视觉任务中的模型性能: - **扩充数据多样性**:模拟不同拍摄条件下的变化情况; - **改善模型鲁棒性**:使网络能够更好地应对现实世界中存在的各种干扰因素; - **缓解标注成本压力**:利用较少的人工标记获取更广泛的有效信息源; ### 增强方式分类 #### 在线增强 在线增强是在每次迭代过程中动态生成新的训练样例的方法。这种方式具备较高的灵活性和即时调整的能力,可以根据当前学习状态自适应地改变参数设置或选择特定类型的转换效果。 优点包括但不限于: - 实时性强,便于快速响应算法需求的变化; - 可针对具体问题定制个性化的增广方案; 缺点在于可能消耗较多计算资源,在某些硬件环境下运行效率较低。 #### 离线增强 离线增强则是预先对整个数据集执行固定模式的一系列处理后再投入后续流程使用。这种方法适用于那些希望简化前期准备工作或是受限于设备配置无法支持复杂实时运算的情形下。 其特点如下: - 准备阶段耗时较长但之后可显著加快实验进度; - 对存储空间有一定占用,需权衡利弊做出合理规划; ### 具体实现方法 常见的图像级数据增强技术有以下几种形式: - **几何变换** - 平移、旋转、缩放和平滑滤波等基本操作; ```python import torchvision.transforms as transforms transform = transforms.Compose([ transforms.RandomRotation(30), ]) ``` - **颜色抖动** 改变亮度、对比度、饱和度及色调属性以模仿光照差异带来的影响; ```python color_jitter = transforms.ColorJitter(brightness=0.5, contrast=0.5, saturation=0.5, hue=0.5) image_transformed = color_jitter(image) ``` - **噪声注入** 向图片中加入随机扰动成分如高斯白噪点或者椒盐型杂质颗粒,以此测试系统的抗干扰水平; ```python noise_level = 0.1 * torch.randn_like(tensor_image) noisy_tensor = tensor_image + noise_level ``` - **裁剪填充** 随机选取部分区域作为新视图或将边界扩展至指定尺寸范围之内; ```python random_crop = transforms.RandomResizedCrop(size=(224, 224)) cropped_image = random_crop(image) ```
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