2、VI/VIM编辑器

一、Linux的VIM思维导图

VIM编辑器

二、VIM是什么

VIM是Linux上一款强大的编辑器。

三、一般模式

vim 打开文件进入的就是一般模式。

3.1、命令:

语法功能描述
yy复制当前行
数字 + yy复制多行
p粘贴
u撤销上一步操作
数字 + dd删除数字行
x剪切一个字母,相当于删除
X剪切一个字母,相当于剪切
yw复制一个单词
dw删除一个单词
shift + 6移动到行首
shift + 4移动到行尾

四、编辑模式

4.2、从一般模式进入到编辑模式

语法功能描述
i当前光标的位置插入
I当前行的行首插入
a当前光标的前一个位置插入
A当前行的行末插入
o当前行的下一行插入
O当前行的上一行插入

五、指令模式

5.1、进入指令模式

语法功能描述
ESC键从编辑模式退出到一般模式[只能从编辑模式退出到一般模式]
:如:显示行号[set nu] 不显示行号:[set nonu]
/如:替换和查找
?如:

5.2、查找

语法功能描述
/查找的词查找文本中所有的词,高亮显示
:noh取消高亮显示

5.3、替换

语法功能描述
:%s/old/new替换每一行的第一个词
:%s/old/new/g替换文本的所有的词

六、退出

必须是在普通模式退出。

6.1、命令

语法功能描述
wq保存并退出
wq !强制保存退出
q !强制退出
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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