vim---打造rails开发环境

Vim插件推荐与配置
本文推荐了一系列提高开发效率的Vim插件,包括rails.vim、nerdtree.vim、fuzzyfinder_textmate及command-t等,并分享了一些实用的Vim配置技巧。

 

  首先,介绍这两个插件 rails.vim 和 nerdtree.vim。

  rails.vim提供了常用的一些命令,可以帮助开发,例如:Rgenerate, Rake, Rfind,RTview等,很方便,也很实用。

  nerdtree则能提供树形菜单,方便导航,也可以做bookmark。

 

fuzzyfinder_textmate:提供类似testmate的模糊查找文件功能,像下面的图片中显示的,我想查找user_controoler.rb文件,那么我开启fuzzyfinder_textmate功能,输入userc那么相关的文件就显示了出来,

 

 

但是我用这个这个插件发现一个问题,似乎不能在新的buffer中打开文件或者是提供vsplit之类的功能,那么我找到了下面的这个插件

command-t,这个插件也提供模糊查找的功能,界面看上去没有fuzzyfinder_textmate酷,但是提供在新的的buffer中显示文件的功能,也可以用ctr+s,ctr+v在split和vsplit中显示文件的功能。

 

ack.vim,这个插件提供在多个文件中查找words的功能,但是我下载到的这个插件有些问题,里面有些命令没有提供实现,所以最好自己hack一下这些命令,比如我用go可以在新的buffer中打开所选文件。在这里,我想查找哪个文件中使用了

sign_in方法:

 

 

bufexplorer,选择打开过的buffer。相当使用,免去了选择不同tab的时候不停的按gt命令

 

 

mru 列出最近访问过的文件

 

 

还用很多插件很有用,这里列出一些

autoclose

fugitive(这个插件好像和rails.vim是同一个作者,可以在vim中提供git功能)

matchit

yankring(复制历史)

snipmate(类似textmate的snippet的功能)

surround

tabular(格式化,美化功能)

taglist

zendcoding(快速开发html)

 

command-t插件需要ruby来编译,而且要和vim中的ruby的版本要一致(我第一次安装的时候,我系统默认的是1.92,但是我的vim中的ruby版本是1.86,所以第一次没有成功,但是后来我用1.87来编译就成功了,不知道是怎么回事,呵呵)

 

下面提供一些在网上找到的vimr中的配置,希望对大家有用:

 

把leaderkey改为,按起来更方便

let mapleader="," 

 

 

在不同窗口移动

map <C-j> <C-W>j

map <C-k> <C-W>k

map <C-h> <C-W>h

map <C-l> <C-W>l

 

把esc映射为jj

inoremap jj <ESC>

 

 

let NERDTreeShowBookmarks  = 1

let NERDChristmasTree = 1

let NERDTreeWinPos = "left"

map <leader>n :NERDTreeToggle <cr>

 

" FuzzyFinderTextMate

let g:fuzzy_ignore = "*.log"

let g:fuzzy_matching_limit = 70

map <leader>f :FuzzyFinderTextMate <cr>

"Search in Opened Buffers

map <leader>b :FuzzyFinderBuffer<CR>

 

ctr+c

vnoremap <C-C> "+y

ctr+v

inoremap <C-V> <ESC>"+gPi

 

 

记录上一次离开文件时cursor的位置

autocmd BufReadPost *

     \ if line("'\"") > 0 && line("'\"") <= line("$") |

     \ exe "normal g`\"" |

     \ endif

 

这里我使用的颜色配置是fu。

 

希望这些能给大家提供帮助

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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