17、Vim:强大的文本编辑器

Vim:强大的文本编辑器

1. Vim简介

Vim如今无处不在,尤其在Unix及其变体系统(如BSD和GNU/Linux)中,很多用户甚至将Vim与vi视为同义词。实际上,许多GNU/Linux发行版默认将Vim作为 /bin/vi 二进制文件安装。

Vim具备现代文本编辑器必备但vi没有的功能,如易用性、图形终端支持、颜色和语法高亮显示与格式化,以及扩展定制功能。

1.1 作者与历史

Bram在购买Amiga计算机后开始开发Vim。作为Unix用户,他之前使用类似vi的编辑器stevie,但认为它并不完美。幸运的是,该编辑器提供了源代码,他便开始让其与vi更兼容并修复漏洞。一段时间后,程序变得相当实用,Vim 1.14版本发布在Fred Fish磁盘591上(该磁盘是Amiga的免费软件集合)。

随后,其他人开始使用该程序并喜欢上它,还参与到开发中。Vim先被移植到Unix,接着是MS - DOS和其他系统,逐渐成为最广泛使用的vi克隆版本之一。其功能也逐渐增加,如多级撤销、多窗口等。有些功能是Vim独有的,有些则受其他vi克隆版本的启发,其目标始终是为用户提供最佳功能。

如今,Vim是最具功能的vi风格编辑器之一,其在线帮助文档也很丰富。此外,Vim支持从右到左输入,这对希伯来语和波斯语等语言很有用,体现了其多功能性。而且,Vim设计目标之一是成为专业软件开发人员可信赖的稳定编辑器,它很少崩溃,即使崩溃也能恢复更改。Vim的开发仍在继续,帮助添加功能和移植到更多平台的人员不断增加,移植到不同计算机系统的质量也在提高。Windows版本的Vim有对话框和文件选择器,让更多用户能接触到难

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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