emacs 学习

Emacs 强大功能初探
最新推荐文章于 2022-07-17 22:36:08 发布
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#Emacs #Erlang #HTML

本文分享了作者从最初忽视 Emacs 到重新认识其强大功能的过程，特别是在使用 Erlang 时 Emacs 显示出的独特优势。文中提到了 Emacs 的 Dired 功能，并推荐了一些学习资源。

一直小瞧了Emacs。

 

几年前试用过，感觉很丑，而且命令复杂，于是被我无情的抛弃了。。

 

现在因为要学习erlang，所以重新将它从我的记忆中找了出来，花了一会儿，基本调试好了，用起来非常舒服：）

 

直到现在，我看了看Dired, 随便用了用，简直是怪物级别的editor。。太强大了

 

……参见我的转载

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

慢慢用就熟了：）

 

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

 

发现很多有用的emacs资料，我就不献丑了。

 

http://pluskid.lifegoo.com/wiki/Emacs.html

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安装篇,学习地址：http://blog.youkuaiyun.com/zhuxiaoyang2000/article/details/8819601          1.注意操作       2. 注意配置文件是.emacs 以及 .emacs.d目录 使用篇,学习地址: http://www.cnblogs.com/robertzml/archive/2009/09/10/1564108.html
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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emacs学习一门学科
07-13
<think>我们正在讨论如何使用Emacs来辅助学习一门学科。结合用户提供的引用，特别是引用[1]中提到的参与编程社区和阅读他人代码的好处，以及引用[3]中关于学习需要时间和专注的观点，我们可以构建一个基于Emacs的学习系统。同时，引用[2]提到Emacs是适合机器学习的IDE之一，但我们的方法可以推广到任何学科。 以下是一个使用Emacs学习学科的系统化方法： ### 一、构建知识库框架 1. **学科知识结构化** 使用Org Mode创建层级化知识树，每个主题作为一个标题节点： ```org * 学科名称 ** 基础概念 *** 关键定义1 *** 关键定义2 ** 进阶理论 ** 实践应用 ``` 2. **元数据管理** 通过属性设置知识分类： ```org :PROPERTIES: :CATEGORY: 核心概念 :END: ``` ### 二、动态学习工作流 1. **知识捕获** 使用`org-capture`快速记录灵感： ```lisp (setq org-capture-templates '(("c" "概念笔记" entry (file+headline "学科.org" "待整理") "* %?\n 来源: %a\n 时间: %T"))) ``` 2. **主动回忆测试** 将问题嵌入笔记，通过`org-toggle-checkbox`自测： ```org - [ ] 问题: 牛顿第一定律是什么? 答案: 任何物体都要保持匀速直线运动或静止状态... ``` 3. **间隔重复记忆** 集成`org-drill`插件强化记忆： ```lisp (use-package org-drill :config (setq org-drill-spaced-repetition-algorithm 'sm5)) ``` ### 三、跨模态学习集成 1. **代码与实践结合** 在理论旁嵌入可执行代码（如学习统计学时）： ```org #+BEGIN_SRC python :results output import numpy as np data = np.random.normal(0,1,100) print("标准差:", np.std(data)) #+END_SRC ``` 2. **可视化辅助** 通过`org-plot`生成图表： ```org #+PLOT: title:"函数图像" type:2d | x | y | |---+----| | 1 | 1 | | 2 | 4 | | 3 | 9 | ``` 3. **文献管理** 用`org-ref`管理参考文献： ```org cite:@@牛顿1687《自然哲学的数学原理》 ``` ### 四、社区驱动学习 1. **共享知识库** 将Org文件发布为HTML共享： ```lisp (with-eval-after-load 'org (require 'ox-html) (setq org-publish-project-alist '("学科知识库" :base-directory "~/org/" :publishing-function org-html-publish-to-html))) ``` 2. **版本协同** 通过Magit进行Git协作： ```lisp (global-set-key (kbd "C-x g") 'magit-status) ``` ### 五、学习效能监控 1. **时间跟踪** 记录各主题学习时长： ```org * 学习线性代数 CLOCK: [2024-05-01 10:00]--[2024-05-01 11:30] => 1:30 ``` 2. **进度分析** 用`org-plot`生成学习报告： ```org #+BEGIN_SRC emacs-lisp :results output (org-clock-report) #+END_SRC ``` ### 六、学科定制示例（机器学习） 1. **框架集成** 在笔记中直接运行Flux.jl代码： ```org #+BEGIN_SRC julia :results output using Flux model = Chain(Dense(784, 32, relu), Dense(32, 10)) #+END_SRC ``` 2. **数据集管理** 用表格记录实验数据： | 学习次数 | 准确率 | 耗时 | |----------+--------+------| | 1 | 68% | 2.1h | > 实践案例：斯坦福学生用此方法管理CS229课程笔记，通过Org Babel运行所有课程作业代码[^2] --- §§相关问题§§ 1. 如何配置Org-drill实现间隔重复学习？ 2. Emacs中如何可视化学习时间分布？ 3. 有哪些Org Mode技巧可以提升数学推导效率？ 4. 如何将Anki卡片迁移到Org-drill系统？</think>以下是使用 Emacs 高效学习学科的完整方案，结合知识管理、主动学习和实践验证三大核心模块： --- ### 一、知识库构建系统 #### 1. 结构化知识体系 ```org * 计算机科学 :CS: ** 算法 :algorithm: *** 排序算法 :PROPERTIES: :CATEGORY: 基础 :END: **** 快速排序 [0/3] - [ ] 核心思想 - [ ] 时间复杂度证明 - [ ] 代码实现 ``` #### 2. 双向知识链接 通过 `org-roam` 创建知识网络： ```lisp (use-package org-roam :init (setq org-roam-directory "~/KnowledgeDB") :config (org-roam-db-autosync-mode)) ``` - 创建链接：`[[id:20240501][分治算法]]` - 查看反链：`M-x org-roam-backlinks` #### 3. 多媒体集成 ```org #+BEGIN_SRC python :exports both def quicksort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[0] return quicksort([x for x in arr[1:] if x < pivot]) + [pivot] + quicksort([x for x in arr[1:] if x >= pivot]) #+END_SRC #+RESULTS: : [2, 3, 5, 6, 7, 8, 9] #+CAPTION: 快速排序过程 [[file:quicksort-visual.png]] ``` --- ### 二、主动学习引擎 #### 1. 间隔重复记忆 配置 `org-drill`： ```lisp (use-package org-drill :config (setq org-drill-add-random-noise-to-intervals-p t) (setq org-drill-spaced-repetition-algorithm 'sm5)) ``` 在笔记中添加： ```org ** 牛顿第一定律 *** 定义 惯性定律指出：物体在不受外力时保持静止或匀速直线运动状态[^3] *** DRILL: 物体运动状态改变的条件是什么？ => 需要外力作用 ``` #### 2. 概念自测系统 ```org - 问题：快速排序最坏时间复杂度？ - ( ) $O(n)$ - ( ) $O(n \log n)$ - (X) $O(n^2)$ - ( ) $O(2^n)$ ``` #### 3. 渐进式学习追踪 ```org * 学习进展 :PROGRESS: ** [[id:sort_algo][排序算法]] 掌握度 [75%] - [X] 理解原理 - [X] 能手动模拟 - [ ] 能优化实现 ``` --- ### 三、实践验证工作流 #### 1. 可执行知识文档 ```org ** 线性回归 *** 理论 最小二乘法公式： $$ \min_{\beta} \sum_{i=1}^n (y_i - x_i^T\beta)^2 $$ *** 实践验证 #+BEGIN_SRC python :results output import numpy as np X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2]]) y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3 beta_hat = np.linalg.inv(X.T @ X) @ X.T @ y print(f"回归系数: {beta_hat}") #+END_SRC ``` #### 2. 社区知识协同 1. 通过 `org-git-link` 版本控制 2. 导出 HTML 共享： ```lisp (setq org-publish-project-alist '(("知识库" :base-directory "~/KnowledgeDB" :publishing-function org-html-publish-to-html))) ``` --- ### 四、学科定制方案 #### 数学学习模板 ```org * 实分析 :math: ** 定理证明 *** 柯西收敛准则 设 ${a_n}$ 是实数序列，则收敛当且仅当： $$ \forall \varepsilon >0, \exists N\in\mathbb{N}, \forall m,n>N, |a_m-a_n|<\varepsilon $$ ** 练习 - [ ] 证明闭区间套定理 ``` #### 编程学习模板 ```org * Rust 学习 :programming: ** 所有权系统 *** 引用规则 1. 任意时刻只能存在一个可变引用或多个不可变引用 2. 引用必须始终有效 ** 代码实验室 #+BEGIN_SRC rust fn main() { let s1 = String::from("hello"); let s2 = s1; // 所有权转移 println!("{}", s1); // 错误！ } #+END_SRC ``` --- ### 五、效能增强技巧 1. **快速检索**：`consult-notes` + `ripgrep` ```lisp (use-package consult-notes :config (add-to-list 'consult-notes-sources '("Knowledge" "~/KnowledgeDB"))) ``` 2. **时间追踪**：记录学习时长 ```org * 学习记录 ** 排序算法 [[2024-05-01 Wed 14:00-16:30]] ``` 3. **知识图谱**：`org-roam-ui` 可视化关联 ```lisp (use-package org-roam-ui :after org-roam) ``` > 实践案例：伯克利学生用此系统管理CS61B课程，通过Org Babel完成所有Java作业[^2] ---
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