intellij idea 2020.1卸载

时间: 2023-09-19 12:04:02 浏览: 90
要卸载IntelliJ IDEA 2020.1,您可以按照以下步骤操作: 1. 打开IntelliJ IDEA 2020.1。 2. 在顶部菜单栏中选择 "File"(文件)。 3. 在下拉菜单中选择 "Settings"(设置)。 4. 在设置对话框中,选择 "Appearance & Behavior"(外观和行为)。 5. 在左侧的面板中,选择 "System Settings"(系统设置)。 6. 在右侧的窗口中,选择 "Updates"(更新)选项卡。 7. 确保 "Automatically check updates for"(自动检查更新)选项未选中。 8. 单击 "OK"(确定)按钮关闭窗口。 接下来,您可以按照以下步骤卸载IntelliJ IDEA 2020.1: 1. 打开Windows控制面板。您可以通过“开始”菜单或使用Windows搜索来访问控制面板。 2. 在控制面板中,选择 "Programs"(程序)。 3. 在程序列表中,找到并选择 "IntelliJ IDEA 2020.1"。 4. 单击 "Uninstall"(卸载)按钮。 5. 在确认对话框中,选择 "Yes"(是)继续卸载过程。 6. 等待卸载完成。 完成上述步骤后,IntelliJ IDEA 2020.1将被成功卸载。请记住,在卸载之前备份任何重要的项目和设置,以防止数据丢失。
相关问题

intellij idea 2020.3.3 建项目

IntelliJ IDEA 2020.3.3 是一款强大的集成开发环境(IDE),用于开发各种编程语言的项目。以下是在IntelliJ IDEA 2020.3.3中建立项目的步骤: 1. 打开IntelliJ IDEA 2020.3.3并选择“创建新项目”或通过选择“文件”>“新建项目”。 2. 在弹出的对话框中选择想要使用的项目类型,比如Java、Python、JavaScript等。 3. 在项目类型的下拉菜单中选择相应的构建工具,如Maven、Gradle等。如果你不确定,可以选择“没有构建工具”。 4. 在下方的“项目设置”部分,可以输入项目的名称和存储路径。你还可以选择项目的语言级别,设置编译器版本等。 5. 在左侧的面板中,选择所需的库和框架。你可以浏览可用的选项或手动添加所需的库。 6. 在右侧的面板中,你可以选择你的项目的相关设置,如版本控制、测试框架等。 7. 点击“下一步”或“完成”按钮,IntelliJ IDEA将开始创建项目,这可能需要一些时间。 8. 创建完成后,你可以在IntelliJ IDEA的项目视图中看到项目的结构和文件。 9. 开始编写代码。你可以在编辑器中创建新的类、方法和包,或者导入现有的代码。 10. 在建立项目期间或后续开发过程中,你可以使用IntelliJ IDEA提供的各种功能,如自动完成、调试器和代码审查工具。 通过以上步骤,你可以在IntelliJ IDEA 2020.3.3中成功建立你的项目,并开始进行开发工作。IntelliJ IDEA提供了丰富的功能和插件,使得开发过程更加高效和便捷。

intellij idea 2020.1 上搜索不到中文插件

在IntelliJ IDEA 2020.1中搜索不到中文插件可能有几个原因。首先,请确保您的IntelliJ IDEA版本是最新的,并已经更新到2020.1版本。其次,您可以尝试通过以下步骤来查找和安装中文插件: 1. 打开IntelliJ IDEA软件,并点击菜单栏中的“File”(文件)选项。 2. 选择“Settings”(设置)选项,打开设置页面。 3. 在设置页面的左侧导航栏中,找到“Plugins”(插件)选项,并点击进入。 4. 在插件页面的顶部,有一个搜索框。在搜索框中输入“中文”或者相关的关键词,然后点击“Search in repositories”(在仓库中搜索)按钮。 5. IntelliJ IDEA将会从插件仓库中搜索包含中文插件的结果。如果能够找到中文插件,它们将会显示在搜索结果中。您可以点击插件列表中的插件,然后点击“Install”(安装)按钮进行安装。 如果您无法在插件仓库中找到合适的中文插件,您还可以尝试从其他渠道获取插件,例如官方论坛或第三方开发者的网站。请确保您从可信任的来源下载插件,并注意插件的版本和兼容性。 最后,如果以上步骤仍然无法搜索到中文插件,可能是因为目前没有适用于IntelliJ IDEA 2020.1的中文插件可用。您可以尝试使用英文界面进行开发,或者关注IntelliJ IDEA官方渠道,以便及时获取到最新的插件更新和支持。

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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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