jdeveloper快捷键

时间: 2023-05-04 20:02:28 浏览: 69
jdeveloper是一款强大的集成开发环境,主要用于Java开发。在日常开发工作中,jdeveloper的快捷键是非常重要和实用的,可以大大提高开发效率。以下是一些常用的jdeveloper快捷键: 1. Ctrl + N:新建文件 2. Ctrl + O:打开文件 3. Ctrl + S:保存文件 4. Ctrl + Z:撤销 5. Ctrl + Y:重做 6. Ctrl + X:剪切 7. Ctrl + C:复制 8. Ctrl + V:粘贴 9. Ctrl + F:查找 10. Ctrl + G:下一个查找 11. Ctrl + H:替换 12. Ctrl + E:编辑器窗口最大化或恢复原始大小 13. Ctrl + F4:关闭当前窗口 14. Ctrl + Tab:切换到下一个编辑器窗口 15. Ctrl + Shift + Tab:切换到上一个编辑器窗口 16. Ctrl + Space:代码自动完成 17. Alt + Insert:生成代码/新建文件等 18. Alt + Up/Down:上下移动所选代码行 19. F11:在浏览器中预览Web页面 20. F9:启动调试 通过掌握这些jdeveloper的快捷键,可以让开发工作者更加高效地完成工作,提高工作效率。同时,学习使用快捷键还可以降低手部繁琐的操作,减少手部伤害,更加健康舒适。
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jdeveloper 快捷键

JDeveloper是一个强大的开发工具,可以让开发者更快速、更轻松地进行开发工作。为了提高工作效率,JDeveloper提供了丰富的快捷键功能,让开发者可以更快地完成代码编辑、编译、调试等任务。 JDeveloper的快捷键非常多,可以根据开发者的需要进行设置,以下是一些常用的JDeveloper快捷键: 1. Ctrl + N:新建文件 2. Ctrl + Shift + N:新建项目 3. Ctrl + O:打开文件 4. Ctrl + Shift + O:打开项目 5. Ctrl + S:保存当前文件 6. Ctrl + Shift + S:保存所有文件 7. Ctrl + X:剪切 8. Ctrl + C:复制 9. Ctrl + V:粘贴 10. Ctrl + Z:撤销 11. Ctrl + Y:重做 12. Ctrl + F:查找 13. Ctrl + H:替换 14. F5:运行 15. F11:调试 除了这些常用的快捷键之外,JDeveloper还有许多更加高级的快捷键,比如可以快速插入代码块、切换视图、设置断点等等。因此,熟练掌握JDeveloper的快捷键,可以大大提高开发效率,让开发者更加专注于代码的编写,而不是被繁琐的操作所干扰。

jdeveloper快捷健

JDeveloper是甲骨文公司开发和支持的一款集成开发环境(IDE),主要用于Java 平台的应用程序开发。它是一个功能强大、易于使用的工具,具有许多快捷键以提高开发人员的效率。 以下是JDeveloper中一些常用的快捷键: 1. 编辑操作: - Ctrl + C:复制选定的文本或对象。 - Ctrl + V:粘贴复制的文本或对象。 - Ctrl + X:剪切选定的文本或对象。 - Ctrl + Z:撤销上一次操作。 - Ctrl + Y:恢复撤销的操作。 - Ctrl + F:在当前文档中查找关键字。 - Ctrl + H:替换当前文档中的关键字。 2. 导航操作: - Ctrl + N:打开一个新的文件。 - Ctrl + O:打开一个现有的文件。 - Ctrl + Tab:在打开的文件之间进行切换。 - Ctrl + Shift + F4:关闭当前文件。 - Ctrl + G:跳转到指定行。 3. 代码编辑器: - Ctrl + Space:自动完成代码。 - Ctrl + Shift + B:编译当前文件。 - Ctrl + Shift + I:格式化选定的代码。 - Ctrl + Shift + F:格式化整个文件。 - Ctrl + /:注释/取消注释选定的代码。 - Ctrl + D:删除当前行。 4. 调试: - F8:逐行执行代码。 - F7:进入函数。 - Shift + F7:跳出函数。 这些快捷键可以大大提高开发人员的工作效率,减少重复操作的时间和努力。熟练掌握JDeveloper的快捷键,可以使开发人员更加专注于代码的编写和调试,提高开发效率,从而更快地完成项目。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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