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以前，neo和发布过如何在vim中得到你最喜爱的IDE特性，这是一篇在vim中装一些插件而让Vim拥有IDE的功能，比如代码自动提示等功能。当然，目前，可能强大最好用的IDE就是Eclipse和，而最强大的编辑器又是Vim了，可不可以让这两个东西合二为一呢。没有问题，开源社区的创造力永远不会让你低估。
在Vim中拥有Eclipse的功能，在Eclipse里有Vim的功能，那么eclim是你的选择了。http://eclim.org/ 相关的中文文档。使用eclim，你可以在vim中有Eclipse的功能，也可以在Eclipse中嵌入Vim编辑器。很酷。
Vrapper:Eclipse中类似Vim的编辑-开源
Vrapper是一个eclipse插件，可充当现有eclipse文本编辑器的包装器，以提供类似于Vim的输入方案来移动和编辑文本。 Eclipse更新站点：http://vrapper.sourceforge.net/update-site/stable
eclipse的vim插件
安装方法： 打开eclipse，在Help菜单，点击Install New Software，在Work with输入以下网址，然后回车：http://vrapper.sourceforge.net/update-site/stable。名字随便起一个vim。等待下面出来Vrapper，勾选上，接下来就是Next了，就ok了。
eclipse中vim插件
eclipse中vim插件，好用，解压缩后将plugin和features目录下的文件放到eclipse的安装目录下的plugins目录下，就可以了。 PS 放完之后没生效 我把features文件夹下的文件复制到eclipse的features文件夹下 plugin文件复制到eclipse的plugin文件夹下，再整个plugin 文件夹复制到eclipse的plugin文件夹里不信不可以，终于再重启就可以了。
eclipse的Vim插件配置
今天推荐的是viPlugin的安装及破解 原来我一直使用的是sublime Text3，在里面集成了Vim插件，现在使用eclipse开发，我发现我成了Vim的忠实粉丝，没有Vim简直不爽，现在总结一下安装过程。 安装：1）点击你的eclipse中的 help --> Install New Software... --> Add.. --> 添加网址 http://www.viplugin.
USB2.0学习1--基本概念
USB全称是 Universal Serial Bus，即通用串行总线，是一种计算机与外围设备进行数据交互的串行通信标准。USB协议是在1994年底由英特尔、IBM、Microsoft等公司联合提出的，现由USB协会（USB-IF）管理。USB使用差分信号来传输数据，具有传输速度快、支持热插拔、连接灵活、独立供电、协议向下兼容等优点，目前应用十分广泛。
手把手教你在全新服务器内网安装OpenEuler 22.03 LTS SP4+ 安装 openGuass 5.0.0(LTS) 数据库
openEuler是面向数字基础设施的操作系统,支持服务器、云计算、边缘计算、嵌入式等应用场景,支持多样性计算,致力于提供安全、稳定、易用的开源服务器Linux操作系统。
eclipse中的Vim方式
在插件市场中安装Vrapper即可。 对于自定义的Vim配置，Vrapper已经支持大部分的配置具体可以查看官方文档点击这里 另附配置方法 在安装目录下建立一个_vrapperrc文件 在文件中加入配置 打开eclipse 的配置文件eclipse.ini 加入 -Dvrapper.vrapperrc=D:\jee-2021-06_vrapperrc ...
Windows域账户无管理员权限也能装软件？3步搞定UAC设置（附安全提醒）
本文探讨了在Windows域环境中，如何通过配置用户账户控制（UAC）实现临时提权，让无管理员权限的域账户也能安装软件。文章详细介绍了三步走策略：临时加入本地管理员组、调整UAC行为以及至关重要的权限回收，并提供了脚本化部署方案与安全实践指南，旨在平衡企业IT管理的效率与安全。
在Eclipse中使用vim插件：Vrapper
看官们，好久不写GNU Tool类的博客了，主要是最近没有折腾GNU相关的工具。我们今天介绍一下如何在Eclipse中使用vim插件：Vrapper。有看官问怎么突然写这样的博客？我也觉得有些“突然”，而且我都不知道如何给它进行分类，最后想想，还是归类到GNU TOOL这个专题下了。毕竟Eclipse和Vrapper都是开源的。接下来回答刚才看官的提问：为什么要写这样的博客。 最近在回顾Java...
Vcenter虚拟机磁盘转换实战：如何用StarWind V2V将vmdk转为qcow2（附空间优化技巧）
本文详细介绍了如何使用StarWind V2V Converter将Vcenter中的vmdk虚拟机磁盘高效转换为qcow2格式，并提供了空间优化技巧。从准备工作、导出vmdk文件到转换过程中的性能调优，帮助管理员在迁移虚拟机时减少资源消耗，确保数据完整性和性能。
静止无功补偿SVG的基本控制原理
上图是自励单变量控制框图，基本控制方式为，采集计算得到负载无功电流和SVG输出的无功电流的差值，经过PI调节作为功率角δ和固定的调制深度λ和调制波，经过PWM调制形成开关信号驱动SVG的功率电路。该控制方式使保持调制深度λ(即SVG电压的幅度）不变，通过调整δ来调整直流电压和无功，跟踪输出无功功率，直流电压就会大幅度随动，无功相应速度较慢。SVG通常有他励方式和自励方式，他励方式需要提供外部的直流电源，自励方式通过电网输出有功功率至SVG建立SVG的直流电压。δ为Us和Uc之间的相角差。
一步一步打造Vim+Eclipse+Eclim开发环境 -- 第一篇 Eclim安装
开发环境： 系统：Win7 64位 GVim：7.4 32位 Eclipse：kepler 4.3.1 64位 Eclim：2.3.2 下载地址： GVim：http://www.vim.org/download.php Eclipse：https://www.eclipse.org/downloads/ Eclim：http://eclim.org/insta
STM32 SAI接口实战：用CubeMX快速配置多通道音频采集（附DMA优化技巧）
本文详细介绍了如何使用STM32的SAI接口通过CubeMX快速配置多通道音频采集系统，并提供了DMA双缓冲优化技巧。内容涵盖TDM模式配置、时钟同步、DMA优化及常见问题排查，帮助开发者高效实现高速数据采集应用。
Eclipse和Vim快捷键桌面
Eclipse 快捷键桌面 vim 移动快捷键桌面
人工势场法在自动驾驶避障中的实践与优化
本文深入探讨了人工势场法在自动驾驶避障中的核心原理与实践优化。通过解析引力与斥力模型，揭示了经典算法在局部最优和目标不可达等问题上的局限性，并重点介绍了改进斥力场函数、引入道路边界斥力及动态参数调整等关键优化策略，有效提升了该局部路径规划算法在复杂动态场景下的实用性与鲁棒性。
GD32F470实战：如何用EXMC+SDRAM为LVGL打造超大内存池（附完整配置代码）
本文详细介绍了如何利用GD32F470的EXMC接口与SDRAM深度整合，为LVGL构建高性能内存解决方案。通过硬件架构设计、EXMC接口配置、高级内存管理策略及LVGL性能优化技巧，开发者可以突破微控制器内存限制，实现高分辨率显示和复杂动画效果。附完整配置代码，助力嵌入式GUI开发。
Mac eclipse 和 vim常用快捷键和其他
一、Command类 组合 说明 Command+1 快速修复 Command+d 删除当前行 Command+Option+↓ 复制当前行到下一行 Command+Option+↑ 复制当前行到上一行 Command+← 移动光标至当前行的行首 Command+→ 移动光标至当前行的行尾 Command+t 快速显示当前类的结构 C
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Eclipse 和 Vim 协同使用---使用Eclim插件开发Python程序
最近Team里，很多人开始学习python，我做的第一次演讲时，重点讲了Vim的使用以及Vim作为Python的开发环境。现在遇到的问题是，Vim的学习曲线太陡峭了，很多人不能很快的掌握。此外，使用Vimpab作为Python调试工具，很多人不适应。 我们组里的Kevin，介绍了使用Eclipse和Pydev作为Python的开发环境，由于基于GUI，很多人都很容易接受。我对Eclipse很久以...
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
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eclipse-PyDev和vim简易配置
ECLIPSE VIM 下图中的注释在正式文件中需要删除
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
YCM+eclim VIM和eclipse的强强联合
前言 经过上次安装YCM之后，发现不能支持java语言，于是自己摸索了一下，发现eclim能够和YCM配合起来使用，而需要的操作也是很少的。 工具 YCM eclipse eclim 注意：eclim和eclipse的版本以及VIM的版本要对应，VIM 我的是7.4 下载 官方下载教程 http://eclim.org/install.html 安装 此处我们直接...
Eclipse下使用vim模式
eclipse下使用vim模式编辑，这里我选择的是Vrapper插件。 Vrapper Vrapper is an Eclipse plugin which acts as a wrapper for Eclipse text editors to provide a Vim-like input scheme for moving around and editing text.Unlike
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