搜索[c 17]结果-低调大师优秀个人博客

精选列表

搜索[c 17]，共10000篇文章

Jboot v3.13.2 发布，新增对 jdk17 的支持

Jboot v3.13.2 主要是新增了对 JDK17 的支持，完美在 JDK17 下运行。

2022-01-04

我从 17w star 的 Vuejs 中学到了什么？

output.js', format:'cjs'//指定模块形式 } } exportdefaultconfig 特性开关在设计框架时，框架会提供诸多特性（或功能）给用户，例如我们提供 A、B、C

2020-12-30

UNIX 操作系统 NetBSD 9.0 发布，第 17 个主要版本

NetBSD 9.0 发布了，这是第 17 个主要版本。此版本在硬件支持、质量保证、安全性上进行了重大改进，并且带来了一些新特性、修复了数百个 bug。

2020-02-16

Python爬虫入门教程 17-100 CSDN博客抓取数据

1.写在前面写了一段时间的博客了，忽然间忘记了，其实博客频道的博客也是可以抓取的其实这事情挺简单的，打开CSDN博客首页，他不是有个最新文章么，这个里面都是最新发布的文章。打开F12抓取一下数据API，很容易就获取到了他的接口提取链接长成这个样子 https://blog.csdn.net/api/articles?type=more&category=newarticles&shown_offset=1540381234000000 发现博客最新文章是一个瀑布流页面，不断下拉，只有一个参数shown_offset 在变化，按照我多年的行医经验，这个参数是个时间戳，而且肯定是上一次数据最后一条的时间戳。基于这个理论，看一下数据，咦，猜对了~ 博客返回的数据看一下，是否对味 2.CSDN博客撸代码这个步骤就非常简单了，就

2019-04-29

第17期荣誉榜发布，聆听为体验坚守到底

2018年09月04日,阿里云聆听贡献者荣誉榜第17期正式发布。510个上榜名单，有用户上了6次榜，还有上了4次、3次、2次的，他们是产品体验共建者代表，更是阿里云产品体验的守护者。

2018-09-03

吴恩达《机器学习》课程总结(17)大规模机器学习

17.1大型数据集的学习首先通过学习曲线判断是否增大数据集有效：高方差时（交叉验证集误差减去训练集误差大时）增加数据集可以提高系统。下图中左图增加数据集有效，右图无效。 17.2随机梯度下降法随机梯度下降法是只使用一个样本来迭代，其损失函数为：迭代过程为：特点： (1)计算量小，迭代速度快； (2)在最小值附近徘徊，无法求得最小值。 17.3小批量梯度下降每次迭代所使用的样本数介于批量梯度下降法和随机梯度下降法之间，通常是2-100。 17.4随机梯度下降收敛 (1)对于批量梯度下降法而言，每次迭代求其代价函数的计算量太大，不现实； (2)对于随机梯度下降法而言，每次迭代计算代价函数，然后经过x次迭代之后求x次代价函数的平均值，然后将该值与迭代次数绘制到图上。 (3)如果得到的图颠簸切看不到明显减少的函数图像，如下图中蓝色所示，可以增加α来时函数更加平缓，如下图红色所示，如果是洋红色可能说明模型本身有问题。 (4)如果出现代价函数随迭代次数的增加而增加，学习率α可能需要随着迭代的次数而减小： 17.5在线学习常用于网站中，有连续的数据流可供模型来学习，与传统的模型学习没有什么大的差别；如果有连续的数据集，这种方法着重考虑。 17.6映射简化和数据并行如果任何学习算法能够表达为对训练集的函数求和，便可以分配到多台计算机中计算子集，然后再求和（也叫做映射简化mapreduce），如下所示(其实就并行计算)：

2018-07-06

17.移动架构手写数据库增删改查框架

待续。。。

2018-06-30

leetcode算法题解(Java版)-17-图的巧妙用法

一、图题目描述 Given n pairs of parentheses, write a function to generate all combinations of well-formed parentheses. For example, given n = 3, a solution set is: "((()))", "(()())", "(())()", "()(())", "()()()" 思路看到一个非常有意思的思路，是用图来解释的。值得借鉴。关键：当前位置的左括号数目<右括号图：节点：当前位置的左括号和右括号数目即为(x,y)(x>=y)边：从(x,y)->(x+1,y)，(x,y)->(x,y+1)注意当x==y时，不存在(x,y)->(x,y+1)这条边解：从（0,0）出发到(n,n）的全部路径。上面是大神的思路，敲完后，总结一下：题目要求的是各种输出结果，这种题以后可以往图上考虑考虑。找出题目中的隐含的限制条件作为边界条件，然后确定好当前的状态也就是节点，再确定这个节点到下一个节点的路径，也就是边。代码 import java.util.ArrayList; public class Solution { public ArrayList<String> generateParenthesis(int n) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); help(n,0,0,"",list); return list; } public void help(int n,int x,int y,String tem,ArrayList<String> list){ if(y==n){ list.add(tem); } if(x<n){ help(n,x+1,y,tem+'(',list); } if(x>y){ help(n,x,y+1,tem+')',list); } } } 二、链表题目描述 Merge two sorted linked lists and return it as a new list. The new list should be made by splicing together the nodes of the first two lists. 思路题目意思感觉没说明白，意思就是把两个有序的链表合并（splice）到一起组成一个有序链表。开一个空的头节点，或者头指针，搞不清楚。反正明白意思就好，头节点里面不放数值。然后就是循环比较各个节点大小，依次加入新建的链表中。代码 /** * Definition for singly-linked list. * public class ListNode { * int val; * ListNode next; * ListNode(int x) { * val = x; * next = null; * } * } */ public class Solution { public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) { ListNode head = new ListNode(0); ListNode p = head; while(l1!=null&&l2!=null){ if(l1.val<l2.val){ p.next = l1; l1 = l1.next; } else{ p.next = l2; l2 = l2.next; } p = p.next; } if(l1 == null){ p.next = l2; } if(l2 == null){ p.next = l1; } return head.next; } } 三、动态规划题目描述 Given a m x n grid filled with non-negative numbers, find a path from top left to bottom right which minimizes the sum of all numbers along its path. Note: You can only move either down or right at any point in time. 思路动态规划，老套路，求什么我们就把以什么作为状态数组dp，同样的，先来一个空间复杂度为m*n的，然后再考虑优化空间。代码 //空间复杂度m*n public class Solution { public int minPathSum(int[][] grid) { int m = grid.length; int n = grid[0].length; if(grid == null){ return 0; } for(int i=0;i<m;i++){ for(int j=0;j<n;j++){ if(i==0&&j>0){ grid[i][j]+=grid[i][j-1]; } if(j==0&&i>0){ grid[i][j]+=grid[i-1][j]; } if(i*j!=0){ grid[i][j]+=Math.min(grid[i-1][j],grid[i][j-1]); } } } return grid[m-1][n-1]; } } import java.util.Arrays; public class Solution { public int minPathSum(int[][] grid) { if(grid == null){ return 0; } int m = grid.length; int n = grid[0].length; int [] dp = new int [n+1]; Arrays.fill(dp,Integer.MAX_VALUE); dp[1]=0;//dp[0]空出来，方便操作 for(int i=0;i<m;i++){ for(int j=0;j<n;j++){ //注意这里dp数组中下标从1开始 //dp[j]表示空间复杂度为m*n的代码中的grid[i][j-1] //dp[j+1]表示grid[i-1][j] dp[j+1]=Math.min(dp[j],dp[j+1])+grid[i][j]; } } return dp[n]; } }

2018-05-22

17.Linux shell编程（通过Makefile看Android.mk文件）

将自定义函数返回值赋给一个变量 11 param=$(call myfun,20,10) 12 13 test: 14 @echo $(str1) 15 @echo $(str4) 16 @echo $(str5) 17

2018-03-05

17位女性科学家带你预测2017和2027

为此，来自微软全球研究院的17位女性对2017年各自研究领域的前景进行预测，试图打消对科技行业女性的这一偏见。微软亚洲研究院首席研究员张冬梅 2017年，数据分析与可视化领域将有哪些重大进展?

2018-02-20

6 份最新「Paper + Code」 | PaperDaily #17

[ 自然语言处理 ]DuReader: a Chinese Machine Reading Comprehension Dataset from Real-world Applications@zhangjun 推荐大型中文阅读理解数据集，工作来自百度。论文链接https://www.paperweekly.site/papers/1137代码链接https://github.com/baidu/DuReader TransNets - Learning to Transform for Recommendation@ccclyu 推荐引入了迁移学习的隐含表示层来减少 test dataset 的稀疏性。论文链接https://www.paperweekly.site/papers/1181代码链接https://github.com/rosecatherinek/TransNets [ 计算机视觉 ]Co-attending Free-form Regions and Detections with Multi-modal Multiplicative Feature Embedding for Visual Question Answering@xiaolu 推荐视觉问答任务（Viual Question Answering）是最近 2-3 年兴起的多模态任务。对于视觉问答任务，算法需要同时理解图片内容和语言信息，然后推理出正确的答案。目前常见的方法有多模态特征融合和以及视觉注意力机制。已有的注意力机制主要有两类，一类是基于全图区域的注意力机制，一类是基于检测框区域的注意力机制，前者容易关注到物体的一部分，后者会缺少一些检测框。本文第一次尝试将基于全图区域的与基于检测框区域的注意力机制融合在一个框架下，充分利用全图区域和检测框之间的互补信息；并且提出新的多模态特征融合方法，将问题特征、全图特征、检测框特征进行有效的融合。模型在 VQA 和 COCO-QA 两个主流数据集上实现了目前最好的结果。论文链接https://www.paperweekly.site/papers/1175代码链接https://github.com/lupantech/dual-mfa-vqa Image Crowd Counting Using Convolutional Neural Network and Markov Random Field@cornicione 推荐文章融合了 MRF 和 deep 网络，提出了一种统计静态图片中人数的方法。论文链接https://www.paperweekly.site/papers/1195代码链接https://github.com/hankong/crowd-counting [ 机器学习 ]Social Attention - Modeling Attention in Human Crowds@zk5580752 推荐本文是一篇基于 Social LSTM 的后续论文，Social LSTM 是李飞飞团队于 2016 年提出的行人路径预测方法。本文则在原文基础上改进了预测方式，不仅仅基于 RNN 模型，还引入了 Attention Model，使得预测更加精准和全面。论文链接https://www.paperweekly.site/papers/1115代码链接https://github.com/vvanirudh/social-lstm-tf Breaking the Softmax Bottleneck: A High-Rank RNN Language Model@paperweekly 推荐本文尝试改进了语言模型在预测 next token 时用 softmax 遇到的计算瓶颈。论文链接https://www.paperweekly.site/papers/1112代码链接https://github.com/zihangdai/mos 原文发布时间为：2017-11-23本文来自云栖社区合作伙伴“PaperWeekly”，了解相关信息可以关注“PaperWeekly”微信公众号

2017-11-22

探索 OpenStack 之（17）：计量模块 Ceilometer 中的数据收集机制

使用 Ceilometer REST API 创建 samples $ ceilometer sample-create -r 37128ad6-daaa-4d22-9509-b7e1c6b08697

2017-11-16

17.跟金根回顾敏捷个人：技术研究之道

领域设计 a) 整个实现架构的确认和规范 b) 领域特定语言的确认和规范 c) 配置知识的规范 3. 领域实现（DSL、产生器和实现组件的实现） 4.

2017-11-13

Android应用程序键盘（Keyboard）消息处理机制分析（17）

Step 11.InputDispatcher.dispatchOnceInnerLocked 这个函数定义在frameworks/base/libs/ui/InputDispatcher.cpp文件中： voidInputDispatcher::dispatchOnceInnerLocked(nsecs_tkeyRepeatTimeout, nsecs_tkeyRepeatDelay,nsecs_t*nextWakeupTime){ ...... //Readytostartanewevent. //Ifwedon'talreadyhaveapendingevent,gograbone. if(!mPendingEvent){ if(mInboundQueue.isEmpty()){ ...... }else{ //Inboundqueuehasatleastoneentry. EventEntry*entry=mInboundQueue.headSentinel.next; ...... mInboundQueue.dequeue(entry); mPendingEvent=entry; } ...... } ...... switch(mPendingEvent->type){ ...... caseEventEntry::TYPE_KEY:{ KeyEntry*typedEntry=static_cast<KeyEntry*>(mPendingEvent); ...... done=dispatchKeyLocked(currentTime,typedEntry,keyRepeatTimeout, &dropReason,nextWakeupTime); break; } ...... } ...... } 我们忽略了这个函数的次要逻辑，主要关注键盘事件的主要处理流程。首先，如果前面发生的键盘事件都已经处理完毕，那么这里的mPendingEvent就为NULL，又因为前面我们把刚刚发生的键盘事件加入了mInboundQueue队列，因此，这里mInboundQueue不为NULL，于是，这里就把mInboundQueue队列中的键盘事件取出来，放在mPendingEvent变量中： mInboundQueue.dequeue(entry); mPendingEvent=entry; 由于这里发生的是键盘事件，即mPendingEvent->type的值为EventEntry::TYPE_KEY，于是，在接下来的switch语句中就会执行dispatchKeyLocked函数来分发键盘消息。 Step 12.InputDispatcher.dispatchKeyLocked 这个函数定义在frameworks/base/libs/ui/InputDispatcher.cpp文件中： boolInputDispatcher::dispatchKeyLocked( nsecs_tcurrentTime,KeyEntry*entry,nsecs_tkeyRepeatTimeout, DropReason*dropReason,nsecs_t*nextWakeupTime){ ...... //Identifytargets. if(!mCurrentInputTargetsValid){ int32_tinjectionResult=findFocusedWindowTargetsLocked(currentTime, entry,nextWakeupTime); ...... } //Dispatchthekey. dispatchEventToCurrentInputTargetsLocked(currentTime,entry,false); returntrue; } InputDispatcher类中的mCurrentInputTargetsValid成员变量表示InputDispatcher是否已经标志出谁是当前激活的Activity窗口，如果没有，就需要通过findFocusedWindowTargetsLocked函数来把它找出来。当把当前激活的Activity窗口找出来以后，接下来就调用dispatchEventToCurrentInputTargetsLocked函数把键盘事件分发给它了。我们先来看一InputDispatcher是如何找到当前激活的Activity窗口的，然后再分析它把键盘事件分发给当前激活Activity窗口的过程。 Step 13.InputDispatcher.findFocusedWindowTargetsLocked 这个函数定义在frameworks/base/libs/ui/InputDispatcher.cpp文件中： int32_tInputDispatcher::findFocusedWindowTargetsLocked(nsecs_tcurrentTime, constEventEntry*entry,nsecs_t*nextWakeupTime){ mCurrentInputTargets.clear(); int32_tinjectionResult; //Ifthereisnocurrentlyfocusedwindowandnofocusedapplication //thendroptheevent. if(!mFocusedWindow){ if(mFocusedApplication){ ...... injectionResult=handleTargetsNotReadyLocked(currentTime,entry, mFocusedApplication,NULL,nextWakeupTime); gotoUnresponsive; } ...... injectionResult=INPUT_EVENT_INJECTION_FAILED; gotoFailed; } //Checkpermissions. if(!checkInjectionPermission(mFocusedWindow,entry->injectionState)){ injectionResult=INPUT_EVENT_INJECTION_PERMISSION_DENIED; gotoFailed; } //Ifthecurrentlyfocusedwindowispausedthenkeepwaiting. if(mFocusedWindow->paused){ ...... injectionResult=handleTargetsNotReadyLocked(currentTime,entry, mFocusedApplication,mFocusedWindow,nextWakeupTime); gotoUnresponsive; } //Ifthecurrentlyfocusedwindowisstillworkingonpreviouseventsthenkeepwaiting. if(!isWindowFinishedWithPreviousInputLocked(mFocusedWindow)){ ...... injectionResult=handleTargetsNotReadyLocked(currentTime,entry, mFocusedApplication,mFocusedWindow,nextWakeupTime); gotoUnresponsive; } //Success!Outputtargets. injectionResult=INPUT_EVENT_INJECTION_SUCCEEDED; addWindowTargetLocked(mFocusedWindow,InputTarget::FLAG_FOREGROUND,BitSet32(0)); ...... returninjectionResult; } 回忆前面我们分析应用程序注册键盘消息接收通道的过程时，在Step 9中，当前处于激活状态的应用程序会通过调用InputDispatcher类setInputWindows函数把把当前获得焦点的Activity窗口设置到mFocusedWindow中去，因此，这里的mFocusedWindow不为NULL，于是，就通过了第一个if语句的检查。第二个if语句检查权限问题，原来，这个键盘事件除了是由硬件触发的外，也可以由其它进程注入进来的，如果这个键盘事件是由其它进程注入进来的，那么entry->injectState就不为NULL，它里面包含了事件注册者的进程ID和用户ID，于是，这里就会调用checkInjectionPermission来检查这个事件注入者的进程ID和用户ID，看看它是否具有这个权限。这里我们不考虑这种情况，因此，这里的entry->injectState为NULL，于是，这个if语句的检查也通过了。第三个if语句检查当前激活的Activity窗口是否是处于paused状态，如果是的话，也不用进一步处理了。一般情况下，当前激活的Activity窗口都是处于resumed状态的，于是，这个if语句的检查也通过了。第四个if语句检查当前激活的Activity窗口是否还正在处理前一个键盘事件，如果是的话，那就要等待它处理完前一个键盘事件后再来处理新的键盘事件了。这里我们也假设当前激活的Activity窗口不是正在处理前面的键盘事件，因此，这个if语句的检查也通过了。最后，就调用addWindowTargetLocked函数把当前激活的Activity窗口添加到InputDispatcher类的mCurrentInputTargets成员变量中去。 Step 14.InputDispatcher.addWindowTargetLocked 这个函数定义在frameworks/base/libs/ui/InputDispatcher.cpp文件中： voidInputDispatcher::addWindowTargetLocked(constInputWindow*window,int32_ttargetFlags, BitSet32pointerIds){ mCurrentInputTargets.push(); InputTarget&target=mCurrentInputTargets.editTop(); target.inputChannel=window->inputChannel; target.flags=targetFlags; target.xOffset=-window->frameLeft; target.yOffset=-window->frameTop; target.pointerIds=pointerIds; } 这个函数简单，就是把传进来的参数window添加到mCurrentInputTargets中去就完事了，后面InputDispatcher就会从mCurrentInputTargets中取出恰当的Activity窗口，然后把键盘事件分发给它。回到Step 12中的dispatchKeyLocked函数，它接下来就调用dispatchEventToCurrentInputTargetsLocked来进一步处理了。 Step 15.InputDispatcher.dispatchEventToCurrentInputTargetsLocked 这个函数定义在frameworks/base/libs/ui/InputDispatcher.cpp文件中： voidInputDispatcher::dispatchEventToCurrentInputTargetsLocked(nsecs_tcurrentTime, EventEntry*eventEntry,boolresumeWithAppendedMotionSample){ ...... for(size_ti=0;i<mCurrentInputTargets.size();i++){ constInputTarget&inputTarget=mCurrentInputTargets.itemAt(i); ssize_tconnectionIndex=getConnectionIndexLocked(inputTarget.inputChannel); if(connectionIndex>=0){ sp<Connection>connection=mConnectionsByReceiveFd.valueAt(connectionIndex); prepareDispatchCycleLocked(currentTime,connection,eventEntry,&inputTarget, resumeWithAppendedMotionSample); }else{ ...... } } 这个函数的实现也比较简单，前面我们已经把当前需要接受键盘事件的Activity窗口添加到mCurrentInputTargets中去了，因此，这里就分别把它们取出来，然后调用prepareDispatchCycleLocked函数把键盘事件分发给它们处理。前面我们在分析应用程序注册键盘消息接收通道的过程时，在Step 18中（InputDispatcher.registerInputChannel），把Server端的InputChannel封装成了一个Connection，然后以这个InputChannel中的Receive Pipe Fd作为键值把这个Connection对象保存在mConnectionsByReceiveFd中。这里，既然我们已经通过mCurrentInputTargets得到了表示当前需要接收键盘事件的Activity窗口的InputTarget对象，而且这个InputTarget对象的inputChannel就表示当初在InputDispatcher中注册的Server端InputChannel，因此，这里就可以把这个Connection对象取出来，最后调用prepareDispatchCycleLocked函数来进一步处理。本文转自 Luoshengyang 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/shyluo/966635，如需转载请自行联系原作者

2017-11-07

关于 “物联网” 你所不知道的 17 个真相

为了更好地了解这个领域正在以多快的速度成长，它对于我们的生活以及经济会带来怎样的影响，下面列举了17点真相，其中所涉及的数字有可能刷新你的视野以及对目前这个世界的基本判断…… 1.

2017-07-31

观点分享：联想TechWorld’17上众高层都讲了些啥

【大咖・来了第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 2017年7月20日，2017联想ThinkSystem&ThinkAgile发布会暨TechWorld’17商用分会在上海世博中心隆重召开

2017-07-21

物联网创新联盟17日落户北京总部基地

继世界物联网大会首次新闻发布会于2015年11月23日召开后，昨日，世界物联网大会组委会、世界华商联盟等多家机构在北京总部基地共同发起设立了物联网创新联盟。物联网英文名为The Internet of things，其核心和基础是在互联网基础上的延伸和扩展的网络，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。因此，物联网的定义是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。全球都将物联网视为信息技术的第三次浪潮，确立未来信息社会竞争优势的关键。据美国独立市场研究机构Forrester预测，物联网所带来的产业价值要比互联网高30倍，物联网将形成下一个上万亿元规模的高科技市场。物联网创新联盟的创立，旨在打造一个良好的平台，围绕宣传物联网知识、推动物联网产业发展，开展个人和企业在未来物联网时代抢占新的商机而搭建的非营利性、服务型组织。创新联盟的目标是，汇聚创业智士和创新人才，组织开展形式多样的互动活动，培养创业、创新意识，提升创业、创新能力，促进人才、项目、资金的融合。世界物联网大会执行主席何绪明表示，根据习主席创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，遵照国务院“大众创业、万众创新”指示精神，为了让各创业人士、创新企业、转型企业深度了解中国与全球物联网新兴经济，把握未来物联网时代的契机，推动物联网产业发展，我们发起创立“物联网创新联盟”。其主旨是，联盟开创物联网新经济，携手共圆民族复兴中国梦。让园区企业跻身物联网产业的投资合作和产品推广，参与世界物联网大会的工作，引领物联网智慧时代的潮流，迎接物联网时代的到来。本文转自d1net（转载）

2017-07-02

TIOBE 12 月榜单：C++ 首超 Java，Python/C/C++ 角逐年度语言

TIOBE 将于下个月揭晓其 2022 年度编程语言，目前共有 3 个候选者：Python、C 和 C++。

2022-12-06

C#与C++的发展历程第二 - C#4.0再接再厉

原文: C#与C++的发展历程第二 - C#4.0再接再厉系列文章目录 1.C#与C++的发展历程第一 - 由C#3.0起 2.C#与C++的发展历程第二 - C#4.0再接再厉开始本系列的第二篇

2018-08-07

值得推荐的C/C++框架和库 (真的很强大)C语言开源项目

值得推荐的C/C++框架和库 (真的很强大)C语言开源项目 - 1. Webbench Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具。

2018-03-03

资源下载

更多资源

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。