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
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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