Кто-нибудь добился успеха в разработке XQuery в IntelliJ? В частности, знает ли кто-нибудь о каких-либо возможностях завершения кода или подсветки синтаксиса кода, которые уже существуют или которые вы создали?
Поддержка Xquery в IntelliJ Idea?
15.01.2010
Ответы:
1
Подключаемый модуль поддержки IntelliJ XQuery поддерживает XQuery 3.0, подсветку синтаксиса и ошибок, завершение ключевых слов, навигацию по коду, завершение функций и переменных, форматирование кода среди прочего. Он также может запускать XQuery для Saxon, MarkLogic, BaseX, eXist, Sedna, Zorba и Oracle XDB или любого другого процессора XQuery, поддерживающего стандарт XQJ.
10.11.2013
2
Лучший стабильный вариант, который я использовал до сих пор, — это IntelliJ-Idea-Xquery Роба Уитби доброта. Базовая функциональность: подсветка кода, автодополнение основного кода API, улучшенная работа с вкладками. Простая установка (перетащите в файл конфигурации xml)
17.05.2012
3
Я использую этот плагин: XQuery-IntelliJ-Plugin
и это очень хорошо, так как я могу интегрировать jar-файл Saxon-HE, который я также использую во время выполнения, и я могу запускать свои Xqueries и сразу видеть вывод в консоли.
09.06.2021
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..