vim学习(一)

1.vim 分为normal模式和插入模式
	在normal模式,所有的输入都是命令
	在插入模式,所有的输入都是字符
	其他模式切换到normal模式   按下Esc键
	
2.插入文本
	在normal模式下按下i可进入插入模式,即可输入文本

	关于插入模式的几个字符

	a	在当前的光标后插入文本
	i	在当前的光标前插入文本
	o	在当前的光标所在行的下一行开头新起一行输入文本
	O	在当前的光标所在行的上一行开头新起一行输入文本
3.移动光标
	移动光标不管在normal模式还是insert模式,都可以使用
	键盘上的上下左右键来移动 
	但这对与使用vim神器来说,不推荐这样用,推荐使用hjkl
	但hjkl必须在normal模式才可以使用,所以,当移动光标时,
	应该按下Esc键
	其中,hjkl分别代表左下右上四个方向

4.删除字符
	在任何模式下可以使用delete键来删除,但效率不高,可以
	在normal模式使用:
	x	删除光标后的字符,当光标后没有字符时,删除光标前面
		的字符
	dd	删除光标所在的行
	<num>dd		删除num行,num是你输入的数字
5.撤销和重做
	u	在normal模式下撤销上一次的操作
	ctrl-R	重做上一次的撤销操作

6.使用命令计数
	数字+命令[Esc] = 重做这样的命令多次
	这个Esc有时需要,有时却不需要
	如:在光标后连续插入10个感叹号:
	在normal模式下,输入:10a!<Esc>
	这样就可以在光标后出现10个感叹号了
	但有时候却不需要Esc,如:
	复制3行:
	在normal模式下,输入3yy,这样就复制完成了
	删除3行:
	在normal模式下,输入3dd,这样就删除三行了
7.退出vim
	1.在normal模式下,输入zz命令会自动保存当前的文件,不会生成备份
	  文件,并退出
	2.放弃编辑
	在normal模式下,使用:q!命令来不保存对文件的修改,并退出vim
	3.保存文档,并退出
	  在normal模式下,输入:wq来保存文件并退出
	  其中:w为write,q为quit
	4.放弃所有修改,按原来的文件继续编辑 
	  在normal模式下,输入:e!
	注意:这几个命令输入完成后都要按下回车键

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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