内容简介:Atom 1.29.0-beta0 发布了,Atom 是 GitHub 专门为程序员推出的一个跨平台文本编辑器。具有简洁和直观的图形用户界面,并有很多有趣的特点:支持 CSS、HTML、JavaScript 等网页编程语言。它支持宏,自动完成分屏...
Atom 1.29.0-beta0 发布了,Atom 是 GitHub 专门为 程序员 推出的一个跨平台文本编辑器。具有简洁和直观的图形用户界面,并有很多有趣的特点:支持 CSS、HTML、JavaScript 等网页编程语言。它支持宏,自动完成分屏功能,集成了文件管理器。
此次更新显著变更如下:
Tree-sitter grammars are now parsed asynchronously for better performance.
The One Light and One Dark themes now provide colors for the
language-html-angularsyntax grammar.The GitHub package now fetches co-author suggestions from the GitHub API.
The Settings view now searches automatically when you type in the search box of the Install page.
The
spell-checkpackage now supports checkers exported as ES6 default classes and relative paths for dictionary files.The
whitespace.ignoreWhitespaceOnCurrentLineis now respected when the same buffer is open in more than one text editor.Flow typed JavaScript files using double slash flow comments are now transpiled correctly.
Markdown files now support embedded "properties" blocks for highlighting content like Git config files.
Fixed an issue where tree-sitter grammars may be selected incorrectly for the wrong language.
Fixed an issue causing soft-wrapped editors to reflow text for each character typed.
Fixed an issue in the GitHub package where the unstaged changes view would be refocused when you switch to another editor.
Fixed an issue where the embedded commit message editor fails to reappear after closing an expanded commit message editor.
Fixed lambda parsing issues in
language-python.Fixed two issues in
language-shellscriptwhen parsing prompt strings.Fixed an issue where atom.sh spawns a sleep process every second on --wait.
详情查看发布公告。
下载地址:
【声明】文章转载自:开源中国社区 [http://www.oschina.net]
以上所述就是小编给大家介绍的《Atom 1.29.0-beta0 发布,修复 Lamdba 解析问题》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
Python机器学习基础教程
[德]安德里亚斯·穆勒、[美]莎拉·吉多 / 张亮 / 人民邮电出版社 / 2018-1 / 79.00元
本书是机器学习入门书,以Python语言介绍。主要内容包括:机器学习的基本概念及其应用;实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点;在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性,以及应重点关注数据的哪些方面;模型评估和调参的高级方法,重点讲解交叉验证和网格搜索;管道的概念;如何将前面各章的方法应用到文本数据上,还介绍了一些文本特有的处理方法。一起来看看 《Python机器学习基础教程》 这本书的介绍吧!