VIM教程与学习资料汇总(2010-02-19更新)

本文汇总了丰富的 Vim 编辑器学习资源,包括官方文档、网友创作的手册、教程和技术文章等。覆盖从入门到高级使用的各个方面,适合不同水平的用户。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、官方文档

  网友happyvim说:“gvim的两份帮助写得非常好,vim的帮助不像tc的帮助—-跟垃圾差不多。相比之下,简直是一个在天上,一个在地下的区别。”

30分钟入门:
  首次安装vim后,可用 :help tutor 或 :help tutor@cn ,进入一个30分钟的vim入门教程。

Vim官方文档中文版安装包:
  Vim Documentation Chinese Version ,安装后使用 :help @cn 命令,就可以看到中文手册。

Vim用户手册中译7.2版pdf:
  作者:BramMoolenaar,翻译:ZhaoRuFei(slimzhao # hotmail)。链接

二、网友作品

大家来学Vim|李果正:
  台湾网友李果正编写的手册,PDF格式、80+页、800KB。链接

Vim 实用技术|IBM 吴咏炜
  共分3篇:实用技巧常用插件定制 Vim

神奇的VIM|IBM 闫石
  举了很多例子,尽显Vim之神奇。xbeta推荐阅读。链接

史上最强的vimrc文件|amix
  网上称为史上最强的vimrc文件,约800行,还是作者精简后的结果。评价:未必全用,但通读有益!
  另:国内网友改进版,更符合中文习惯。

史上最强的vim tips
  vim_tips.txt

vi/vim使用进阶|Easwy:
  写本系列文章的最初想法,是介绍如何用vi/vim开发软件。但纵观整个系列,讲述的其实和软件开发关系并不大,基本都在讲vim的使用技巧、vim的配置及vimrc、vim的命令和vim的插件。包括:序言(讲述我使用vi/vim的经历和心得,以及对vi/vim初学者的一些建议)、使用会话和viminfo、vimrc初步、保存项目相关配置、 使用标签(tag)文件、使用taglist插件、文件浏览和缓冲区浏览、lookupfile插件、开启文件类型检测、 乱花渐欲迷人眼 – 语法高亮、程序员的利器 – cscope、 剑不离手 – quickfix、智能补全、 自动补全、指随意动,移动如飞、在VIM中使用GDB调试 – 使用vimgdb、等十余篇内容,后续还有待完成的几篇。链接

Vim对程序员与普通人分别有什么用?
  实际是两篇文章。Dieken写过 程序员的编辑器——VIM 后,xbeta写了 普通人的编辑利器——Vim

edyfox使用Vim的总结
  也是水木社区Vim版高手。链接

vgod的使用经验
  用心绘制了Vim入门图解说明(如能改为浅色就更便于打印了),较直观地解释了Vim模式的概念、更多见 http://blog.vgod.tw/tag/vim/

其他网友收集的文档:
  neman (行胜于言)
  学用UNIX机读版.rar
  网友狂人收集的vim资料链接

三、善用佳软的Vim文章

  http://xbeta.info/tag/gvim 。
  另有部分文章,在sina blog及水木社区vim版,尚未整理。

附录:文章更新历史

  2010-01-27:全面更新。
  2006-04-24:初稿。

 

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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