vim快速入门

本文详细介绍Vim编辑器的各种实用快捷键,包括基本的命令模式操作如删除、查找、替换等,以及多窗口编辑等功能,帮助读者快速掌握Vim提高编程效率。

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normal(命令)模式

命令按键
跳到行末A
跳到当前字符后a
删除单个字符x
删除一整行dd
撤回操作u
恢复操作ctrl+r
选中模式(可以移动方向)v
粘贴p
复制y
复制多行数字+yy
向上查找?(从光标行开始)
向下查找/(从光标行开始)
继续向上查找n
继续向下查找N
查找一个字符串*(光标移动到字符串位置)
选中行(整行)V(大写)
块模式(Win系统)Ctrl+Q
块模式(其他平台下)Ctrl+V
显示当前状态Ctrl+g
跳出当前块%
单行对齐==多行的话先数字++==
选中对齐选中多行+=
切换多窗口编辑Ctrl + w + v (垂直)
水平多窗口Ctrl + w + s
下一跳窗口Ctrl + w + w

退出

命令指令
保存并退出:w
退出不保存:q!

切换缓冲区,一次读入多个文件时

命令指令
切换到缓冲区:b+数字
切换到缓冲2:b2

切换到某一行

指令
:数字光标进行跳转

替换

:%s/老字符串/新字符串
递归替换
:%s/老字符串/新字符串/g

显示行

命令指令
显示所有行号:set nu
取消显示所有行号:set nonu
显示当前行号:nu

命令行进入多窗口模式

命令指令
多窗口:vsp等同于w+v

配置

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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