百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术分类 > 正文

IDEA 常用快捷键大全,看完直呼 666

ztj100 2025-02-08 13:56 17 浏览 0 评论

不知道大家在使用 IDEA 时,会不会经常因为某些快捷键忘了,然后去百度?我自己就是这样,举个最简单的例子,我经常忘记“替换”的快捷键是啥,不管我查过多少次,还是会忘,这个梗看来是过不去了……


于是我今天去网上查了一下,把 IDEA 常用快捷键全部分门别类罗列一下,方便大家查看,本文不是什么硬货,但是很有价值,建议收藏和分享。


我们用的最多的就是查找、编辑、调试这几大类,我给大家把平时经常用到的快捷键总结一下。


1. 查找类的快捷键


双击Shift:查找任何内容

Ctrl+F:在当前文件夹中查找

Ctrl+Shift+F:在项目或指定窗口中查找

Ctrl+N:在项目中查找类

Ctrl+Shift+N:查找文件

Ctrl+R:在当前文件中文本替换

Ctrl+Shift+R:在指定窗口中文本替换

Ctrl+G:快速定位行

Ctrl+Alt+左右键:跳转到前后编辑过的位置

Ctrl+Shift+退格键:跳转到上一次编辑位置

Ctrl+Shift+Alt+N:查找变量或者方法

Alt+F7:查找变量、方法或者类被引用的地方

Alt+F3:高亮显示选中文本,Enter键跳转到下一个,Esc退出


2. 编辑类的快捷键


psvm+Tab:生成main方法

sout+Tab:生成输出语句

Ctrl+Y:删除当前行

Ctrl+D:复制当前行

Ctrl+Z:撤销

Ctrl+Shift+Z:还原撤销

Ctrl+O:重写方法

Ctrl+Shift+U:大小写转化

Ctrl+Shift+J:整合两行为一行

Alt+回车:自动修正

Alt+/:代码提示

Ctrl+Alt+L:格式化代码

Ctrl+Alt+T:生成try catch

Ctrl+Alt+O:优化导入的包

fori:生成for循环

iter:生成增强for循环


3. 调试类的快捷键


Ctrl+F9:编译项目

Ctrl+Shift+F9:编译当前文件

Shift+F10:正常启动项目

Shift+F9:debug模式启动

Alt+Shift+F10:弹出Run可选菜单

Alt+Shift+F9:选择debug


4. debug相关快捷键


进入debug模式后,一些常用快捷键如下:


F7:进入方法内

F8:直接执行该方法(不进入)

F9:直接执行到下一个断点

Alt+F8:选中查看值(很有用)

Ctrl+Shift+F8:查看断点

Alt+F9:运行至光标位置

Alt+F10:定位到断点


5. 其他比较常用的快捷键


当然了,除了上面比较常用的快捷键外,还有些也是很常见的,我单独拎了出来。


Ctrl+Shift+C:复制文件的完整路径

Ctrl+E:显示最近打开的文件

Ctrl+P:方法参数提示

Ctrl+Q:当前方法的声明/注释文档

Ctrl+Alt+空格:类名或者接口名提示

Ctrl+H:显示当前类的结构图

Ctrl+[:光标移动到当前所在代码花括号开始位置

Ctrl+]:光标移动到当前所在代码花括号结束位置


IDEA的快捷键非常多,我就不一一列举了,以上这些是平时写代码的过程中用的比较多的,我总结给大家,避免经常去百度查。


当然了,也有很多小伙伴之前用的是 eclipse,那如果你对 eclipse 的快捷键用的习惯了,也可以自己定义 IDEA 的快捷键,网上很多教程,我就不赘述了。

相关推荐

其实TensorFlow真的很水无非就这30篇熬夜练

好的!以下是TensorFlow需要掌握的核心内容,用列表形式呈现,简洁清晰(含表情符号,<300字):1.基础概念与环境TensorFlow架构(计算图、会话->EagerE...

交叉验证和超参数调整:如何优化你的机器学习模型

准确预测Fitbit的睡眠得分在本文的前两部分中,我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理,将这些数据分为训练集、验证集和测试集,除此之外,我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。在...

机器学习交叉验证全指南:原理、类型与实战技巧

机器学习模型常常需要大量数据,但它们如何与实时新数据协同工作也同样关键。交叉验证是一种通过将数据集分成若干部分、在部分数据上训练模型、在其余数据上测试模型的方法,用来检验模型的表现。这有助于发现过拟合...

深度学习中的类别激活热图可视化

作者:ValentinaAlto编译:ronghuaiyang导读使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化,帮助更有针对性...

超强,必会的机器学习评估指标

大侠幸会,在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸,多个算法赛Top[日更万日,让更多人享受智能乐趣]构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指...

机器学习入门教程-第六课:监督学习与非监督学习

1.回顾与引入上节课我们谈到了机器学习的一些实战技巧,比如如何处理数据、选择模型以及调整参数。今天,我们将更深入地探讨机器学习的两大类:监督学习和非监督学习。2.监督学习监督学习就像是有老师的教学...

Python教程(三十八):机器学习基础

...

Python 模型部署不用愁!容器化实战,5 分钟搞定环境配置

你是不是也遇到过这种糟心事:花了好几天训练出的Python模型,在自己电脑上跑得顺顺当当,一放到服务器就各种报错。要么是Python版本不对,要么是依赖库冲突,折腾半天还是用不了。别再喊“我...

超全面讲透一个算法模型,高斯核!!

...

神经网络与传统统计方法的简单对比

传统的统计方法如...

AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程

...

自回归滞后模型进行多变量时间序列预测

下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。假设要预测其中一个变量。比如,sparklingwine。如何建立一个模型来进行预测呢?一种常见的方...

苹果AI策略:慢哲学——科技行业的“长期主义”试金石

苹果AI策略的深度原创分析,结合技术伦理、商业逻辑与行业博弈,揭示其“慢哲学”背后的战略智慧:一、反常之举:AI狂潮中的“逆行者”当科技巨头深陷AI军备竞赛,苹果的克制显得格格不入:功能延期:App...

时间序列预测全攻略,6大模型代码实操

如果你对数据分析感兴趣,希望学习更多的方法论,希望听听经验分享,欢迎移步宝藏公众号...

AI 基础知识从 0.4 到 0.5—— 计算机视觉之光 CNN

...

取消回复欢迎 发表评论: