什么是codervim?

codervim旨在通过简单的配置和一系列文章引导程序员了解VIM及其背后的技术原理,帮助初学者理解文本编辑器的价值而不局限于盲目的使用。
2014-07-17

        codervim 是什么呢?
   仅仅是另一个VIM 配置吗?不是的,最起码我不是这样预期的。是一套VIM 教程吗?也不是这样的。我希望的是,通过一个简单的配置,一些简单的文章,能够吸引年轻的程序员群体来使用VIM或者其他文本编辑器,来了解简单的工具所使用的技术其实也不是那么简单的。我希望有更多人能够通过这些文章看到IDE和文本编辑器的各自优劣,不再迷信,不再盲目崇拜。

   为什么是codervim,而不是programmervim ,或者是engineervim 呢? 我看到,除了少数技术精英,大多数软件从业者,在毕业后一段时间内或多或少自嘲过自己”码农“,不那么准确的对应到英文”coder“,你要说“这不是贬低自己嘛”。我觉得,如果自己对技术有足够的热忱,你还会管别人是不是称呼你为“码农”吗?到你不再理会这个词语的时候,我认为是技术和人生的一个进步。 codervim 有自己的网站, http://www.codervim.com,这里会有一些文章,但是不会很多,因为这不是一个VIM教程。当然,这里也接受投稿。

   codervim是一个专门为程序员打造的vim配置集合,也不是为了所有的程序员,实际上只是适合一些脚本语言的编辑。这一系列的短文,估计有四五十篇左右,会循序渐进的从外围到内围对VIM做简单的剖析。你不需要跟着文章自己来从头配置一遍,直接使用就可以了。当然,要是想通过自己配置深入的学习一下,那自然是更好了。

   怎样合理的看待和使用VIM? 如果,一个刚学编程的人说想要通过VIM来写程序,以形成良好习惯,我认为这是不合适的。刚开始学习编程的时候,应该把自己所有的注意力放在语言上,而不是工具。 在一个需要快速开发,使用静态语言的大型项目中使用文本编辑器也是不合理的。 我非常推荐阅读王垠的《编辑器与IDE》,文章非常中肯。

p.s. 我希望通过博客能够吸引到更多的人注意到这个小东西,这里的文字会不断更改,直到我觉得codevim有一定规模了。

github repo: https://github.com/codervim

 
这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
【多线路故障】含sop的配电网故障重构研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“含SOP的配电网故障重构研究”展开,重点探讨了在多线路故障情况下,利用柔性开断点(SOP)进行配电网故障重构的优化方法,并提供了基于Matlab的代码实现方案。研究内容包括SOP在主动配电网中的电压与无功协调控制、多时段配网优化模型构建、以及基于灵敏度分析的SOP优化配置等关键技术,旨在提升配电网在复杂故障条件下的恢复能力与运行效率。文中还提到了Simulink仿真模型的应用,如三端口SOP、软连接开关、SNOP等装置的建模与仿真,增强了研究的技术落地性。; 适合人群:具备电力系统基础知识,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事配电网优化、智能电网、柔性互联装置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用于科研学习中理解SOP在配电网故障重构中的作用机制;②支撑论文复现与算法改进,特别是在多线路故障场景下的网络重构与优化调度;③为实际配电网系统中引入SOP设备提供仿真验证与策略设计依据; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注SOP控制策略、故障重构算法的设计逻辑与参数设置,同时参考文中提及的YALMIP工具包进行优化求解,以加深对模型构建与求解过程的理解。
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