myEclipse 常用快捷键

MyEclipse快捷键大全
本文汇总了MyEclipse开发工具中的各类快捷键,包括基于Ctrl、Ctrl+Shift、Alt等组合键的功能介绍,适用于提高开发效率。

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MyEclipse 快捷键1(CTRL)
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Ctrl+1 快速修复
Ctrl+D: 删除当前行 
Ctrl+Q  定位到最后编辑的地方 
Ctrl+L  定位在某行  
Ctrl+O  快速显示 OutLine 
Ctrl+T  快速显示当前类的继承结构 
Ctrl+W  关闭当前Editer 
Ctrl+K  快速定位到下一个 
Ctrl+E 快速显示当前Editer的下拉列表
Ctrl+J  正向增量查找(按下Ctrl+J后,你所输入的每个字母编辑器都提供快速匹配定位到某个单词,如果没有,则在stutes line中显示没有找到了,)    
Ctrl+Z 返回到修改前的状态 
Ctrl+Y 与上面的操作相反
Ctrl+/  注释当前行,再按则取消注释 
Ctrl+D删除当前行。
Ctrl+Q跳到最后一次的编辑处
Ctrl+M切换窗口的大小 
Ctrl+I格式化激活的元素Format Active Elements。
Ctrl+F6切换到下一个Editor
Ctrl+F7切换到下一个Perspective
Ctrl+F8切换到下一个View
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MyEclipse 快捷键2(CTRL+SHIFT)
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Ctrl+Shift+E 显示管理当前打开的所有的View的管理器(可以选择关闭,激活等操作) 
Ctrl+Shift+/ 自动注释代码 
Ctrl+Shift+\自动取消已经注释的代码 
Ctrl+Shift+O 自动引导类包 
Ctrl+Shift+J 反向增量查找(和上条相同,只不过是从后往前查) 
Ctrl+Shift+F4 关闭所有打开的Editer 
Ctrl+Shift+X  把当前选中的文本全部变为小写 
Ctrl+Shift+Y  把当前选中的文本全部变为小写 
Ctrl+Shift+F  格式化当前代码
Ctrl+Shift+M(先把光标放在需导入包的类名上) 作用是加Import语句 
Ctrl+Shift+P 定位到对于的匹配符(譬如{}) (从前面定位后面时,光标要在匹配符里面,后面到前面,则反之) 
Ctrl+Shift+F格式化文件Format Document。
Ctrl+Shift+O作用是缺少的Import语句被加入,多余的Import语句被删除。 
Ctrl+Shift+S保存所有未保存的文件。
Ctrl+Shift+/ 在代码窗口中是这种/*~*/注释,在JSP文件窗口中是 <!--~-->。 
Shift+Ctrl+Enter 在当前行插入空行(原理同上条)
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MyEclipse 快捷键3(ALT)
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Alt+/ 代码助手完成一些代码的插入 ,自动显示提示信息
Alt+↓  当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了) 
Alt+↑  当前行和上面一行交互位置(同上) 
Alt+←  前一个编辑的页面 
Alt+→  下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了) 
Alt+Enter 显示当前选择资源(工程,or 文件 or文件)的属性

MyEclipse 快捷键4(ALT+CTRL)

Alt+CTRL+↓ 复制当前行到下一行(复制增加) 
Alt+CTRL+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)

win7要设置下:桌面点击右键选择“图形选项”--“快捷键”,勾选“禁用”即可
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MyEclipse 快捷键5(ALT+SHIFT)
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Alt+Shift+R 重命名 
Alt+Shift+M 抽取方法
Alt+Shift+C 修改函数结构(比较实用,有N个函数调用了这个方法,修改一次搞定) 
Alt+Shift+L 抽取本地变量
Alt+Shift+F 把Class中的local变量变为field变量
Alt+Shift+I 合并变量
Alt+Shift+V 移动函数和变量
Alt+Shift+Z 重构的后悔药(Undo) Shift+Enter 在当前行的下一行插入空行(这时鼠标可以在当前行的任一位置,不一定是最后) 
Alt+Shift+O(或点击工具栏中的Toggle Mark Occurrences按钮) 当点击某个标记时可使本页面中其他地方的此标记黄色凸显,并且窗口的右边框会出现白色的方块,点击此方块会跳到此标记处。 
下面的快捷键是重构里面常用的,本人就自己喜欢且常用的整理一下(注:一般重构的快捷键都是Alt+Shift开头的了)

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MyEclipse 快捷键(6) 
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F2当鼠标放在一个标记处出现Tooltip时候按F2则把鼠标移开时Tooltip还会显示即Show Tooltip Description。 
F3跳到声明或定义的地方。 
F5单步调试进入函数内部。 
F6单步调试不进入函数内部,如果装了金山词霸2006则要把“取词开关”的快捷键改成其他的。 
F7由函数内部返回到调用处。 
F8一直执行到下一个断点。

在数字化进程中,人工智能技术日益成为科技革新的关键驱动力,其中强化学习作为机器学习的重要分支,在解决复杂控制任务方面展现出显著潜力。本文聚焦于深度确定性策略梯度(DDPG)方法在移动机器人自主导航领域的应用研究。该算法通过构建双神经网络架构,有效克服了传统Q-learning在连续动作空间中的局限性,为高维环境下的决策问题提供了创新解决方案。 DDPG算法的核心架构包含策略网络与价值评估网络两大组件。策略网络负责根据环境状态生成连续动作指令,通过梯度上升方法不断优化策略以获取最大长期回报;价值评估网络则采用深度神经网络对状态-动作对的期望累积奖励进行量化估计,为策略优化提供方向性指导。这种双网络协作机制确保了算法在复杂环境中的决策精度。 为提升算法稳定性,DDPG引入了多项关键技术:经验回放机制通过建立数据缓冲区存储历史交互记录,采用随机采样方式打破样本间的时序关联性;目标网络系统通过参数软更新策略,以θ_target = τ·θ_current + (1-τ)·θ_target的更新方式确保训练过程的平稳性;探索噪声注入技术则通过在动作输出中添加随机扰动,维持了策略探索与利用的平衡。 在具体实施过程中,研究需依次完成以下关键步骤:首先建立符合马尔科夫决策过程的环境模型,精确描述机器人的运动学特性与环境动力学;随后设计深度神经网络结构,确定各层神经元数量、激活函数类型及参数优化算法;接着进行超参数配置,包括学习速率、批量采样规模、目标网络更新系数等关键数值的设定;最后构建完整的训练验证流程,通过周期性测试评估导航成功率、路径规划效率、障碍规避能力等核心指标。 该研究方法不仅为移动机器人自主导航提供了可靠的技术方案,其算法框架还可扩展应用于工业自动化、智能交通等需要精密控制的领域,具有重要的工程实践价值与理论借鉴意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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