整理:vim 使用最频繁快捷

本文介绍Vim编辑器的书签功能,包括如何设置和使用书签,以及特殊的书签位置。同时,概述了Vim的主要特性,如光标移动、文本编辑和命令模式下的操作。

vim 提供书签的功能
ma[rk] {a-z} 可以在文档里面设置26个字母
以上命令设置光标所在行的标志
可以通过 ‘{a-z} 或 ’{a-z} 回到书签所在的行首
:marks 可以查看所有的书签

一下是四个特殊的书签:
     '     The cursor position before doing a jump
     "     The cursor position when last editing the file
     [     Start of the last change
     ]     End of the last change

CTRL-O  jumps to older positions
CTRL-I   jumps back to newer positions
--------------------- 
原文:https://blog.youkuaiyun.com/lsff01/article/details/7670881  

 

 

https://blog.youkuaiyun.com/qq_27717921/article/details/53322595

Vi是Linux的编辑器,visual interface

(1)主要指的就是编辑文本时光标移动的方向,在文本中可以来回移动

 

(2)在命令模式下还可以实现删除操作

(3)命令模式下的复制粘贴

可以通过下面的方式,将vi的命令模式切换到输入模式

进入输入模式后输入文本,输入后保存切换到底行命令

 

 

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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