插件介绍 Package Control 功能:安装包管理简介:sublime插件控制台,提供添加.删除.禁用.查找插件等功能使用方法:快捷键 Ctrl+Shift+P,输入 install 选中Install Package并回车,输入或选择你需要的插件回车就安装了(注意左下角的小文字变化,会提示安装成功). Emmet 功能:编码快捷键,前端开发必备简介:Emmet作为zen coding的升级版,对于前端来说,可是必备插件,如果你对它还不太熟悉,可以在其官网(https://emmet.i…

原文:超好用的谷歌浏览器.Sublime Text.Phpstorm.油猴插件合集 - 『精品软件区』 - 吾爱破解 - LCG - LSG |安卓破解|病毒分析|破解软件|www.52pojie.cn   分享一些超好用插件,打造一个不一样的 GitHub.浏览器.编辑器. 一.谷歌浏览器插件 谷歌访问助手[强烈推荐] - 一键安装,无需其他配置,即可访问谷歌. 扩展管理器(Extension Manager)[强烈推荐] - 一键管理所有扩展,快速开启/禁用.批量闪电管理,智能排序,右键卸载…

linux基础操作命令合集(一) 目录 linux基础操作命令合集(一) 一.命令行提示符 二.切换用户 三.主机名称命令 3.1.临时设置主机名 3.2.永久设置主机名 四.查看系统版本 五.网卡相关命令 5.1.临时修改网卡IP 5.2.永久修改IP地址 5.3.重启网卡 5.4.查看网卡地址 5.5.添加静态路由条目 临时添加路由(重启network服务失效) 5.6.永久添加路由(重启network服务生效) 六.开启关闭系统 6.1.重启系统 6.3.关机 6.4.取消重启 七.命令行…

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2016-06-14 15:04 13333人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: Linux(104)  目录(?)[+]  前两天同事让我在小组内部分享一下VIM,于是我花了一点时间写了个简短的教程.虽然准备有限,但分享过程中大家大多带着一种惊叹的表情,原来编辑器可以这样强大,这算是对我多年来使用VIM的最大鼓舞吧.所以分享结束之后,将这篇简短教程整理一下作为我2014年的第一篇Blog. 目录写在前面:Life Changing Editor什么是VIM为什么选VIM为什么选其它为什么犹豫…

图片视频类 angular-maxonry 图片墙效果插件,可以将图片组织成类似于瀑布流的效果,依赖于jQuery.imageloaded和Masonry angular-deckgrid 另一个照片瀑布流解决方案 ngImgCrop 图片剪裁工具 ngVideo 播放器,直接播放指定地址的mp4,控制按钮美观度远甩朝内99.99%的视频站 angular-image-404 当 img 元素的图片无法正常获取时,使用这个指令可以显示占位图片,可以自定义占位图,也可以使用默认的占位图 输入控件类…

Sublime Text常用插件 1.Package Control 快捷键ctrl+~调出Sublime Text控制台,然后输入以下代码(Sublime Text3)安装Package Control,之后就可以通过Package Control工具安装其他插件了. import urllib.request,os,hashlib; h = '7183a2d3e96f11eeadd761d777e62404' + 'e330c659d4bb41d3bdf022e94cab3cd0'; pf…

四大组件 1.Service Android四大组件-Service Android-远程Service Service 动态更新 UI 2.Activity Android四大组件-Activity Android-Activity启动流程 Android - ANR小结 Activity 启动模式 3.Content Provider Android四大组件-Content Provider android - SQLite 数据库 4.Broadcast Receiver Android四…

写在前面:这篇文章对于在Java方面已经很牛逼的大手,就没必要看了,因为对于你们来说,这tm简直太简单了.... 面试我们都经历过,你真的懂面试吗?针对面试我只想说一点,面试的目的不是让考官知道你怎么样,而是让你自己清楚自己怎么样.也就是说你会什么.能够做什么!举个例子,如果你去面试Java工程师,你至少要会该职位的职能,而不是只会做面试题! 以下所述不止是面试题还能让你知道自己到底会什么. 基础部分 1.面向对象的三大特性 继承.封装.多态 什么是继承? ①继承是面向对象程序设计能够提高软件开…

PyTorch快速入门 Tensors Tensors贯穿PyTorch始终 和多维数组很相似,一个特点是可以硬件加速 Tensors的初始化 有很多方式 直接给值 data = [[1,2],[3,4]] x_data = torch.tensor(data) 从NumPy数组转来 np_arr = np.array(data) x_np = torch.from_numpy(np_array) 从另一个Tensor x_ones = torch.ones_like(x_data) 赋01或随…