TextMate版本的VIM

本文介绍了一款Vim插件,该插件能够使Vim具备类似TextMate的自动补全功能,通过简单的安装步骤即可大幅提升编辑效率。

一直觊觎着TextMate里面的那个按tab自动补全的效果。。并且因此对具有相同功能 的ulipad魂牵梦绕。可惜ulipad的使用的wx库的bug问题令中文输入始终存在问题。。于是只能默默的怀念。。。

今天偶尔发现了一个vim的插件。。。可以达到同样功能。。。感叹一下vim的强大。。不愧是世界第二的编辑器。。

以下是官方介绍:

snippetsEmu : An attempt to emulate TextMate's snippet expansion

以下是下载地址。

http://www.vim.org/scripts/script.php?script_id=1318

 

刚开始看到后缀是vba的时候还惊讶了一下。。难道和传说中的vb有关??

看了一下。。原来是自动安装包。。。

下载snippy_plugin.vba。这个是主文件。。。

下载snippy_bundles.vba。这个是文件类型相关包。。。

用vim打开以后运行   :so %就可以自动安装 了。。。

安装完毕在vimrc里面加上一句

let g:snip_set_textmate_cp=1
就可以了。。

效果 如图。。。。

感觉相当爽。。。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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