【Vim】Vim使用笔记之四——Vim使用技巧

本文深入探讨了 Vim 编辑器的基本操作、文件保存、中文帮助文档安装、复制粘贴技巧、多行缩进方法及代码格式化等核心功能,旨在提升程序员在 Vim 环境下的编辑效率。

1.如何在Vim中保存编辑的只读文件

:w !sudo tee %

2.Vim中文帮助文档的安装

3.Vim的复制粘帖小结

参考http://blog.youkuaiyun.com/Bluesky_Leon/article/details/4069194(注意最后一句话)

4.解决从终端启动Vim反应慢(超时限制)的问题

解决方法:在终端输入gvim -f 文件名或者vim -g -f 文件名

5.用Vim格式化代码

参考http://www.cnblogs.com/chenwenbiao/archive/2011/08/07/2129819.html

6.Vim中如何全选并复制

  • 全部删除:按esc后,然后dG
  • 全部复制:按esc后,然后ggyG
  • 全选高亮显示:按esc后,然后ggvG或者ggVG

7.Vim多行缩进技巧

  • 按v进入visual状态,选择多行,用>或<缩进或缩出 
  • 通常根据语言特征使用自动缩进排版:在命令状态下对当前行用== (连按=两次), 
  • 或对多行用n==(n是自然数)表示自动缩进从当前行起的下面n行。
  • 你可以试试把代码缩进任意打乱再用n==排版,相当于一般IDE里的code format。
  • 使用gg=G可对整篇代码进行排版。
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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