VIM使用小记

  1. h-左,j-下,k-上,l-右
  2. w/W 移动到下一个单词,b/B移动到上一个单词,3w移动到下3个单词
  3. $移动到行尾,^移动到行首
  4. a- append到当前字符后,A-append到行尾
  5. fx-,在当前行向下搜索字符x,5fx同理向下搜索第五个x,Fx和fx方向相反,向左搜索。tx/Tx和fx/Fx类似,只是会在把cursor放到搜索到的x前面。
  6. 5G,跳到第五行行首
  7. :set nu显示行号,:set nonu取消行号显示
  8. CTRL+G 显示当前游标所在文件大体位置和当前文件名称
  9. CTRL+U 向上滚动半屏幕,CTRL+D向下滚动半屏幕。
  10. dw删除单词,dd删除一整行,3dw和d3w不同,前者3次删除一个单词,后者删除3个单词,可以组合使用,如3d2w三次删除两个单词,也就是删除了6个单词,同理,d命令可以喝fx命令结合使用用于删除从当前位置到搜索的目的地址之间的所有字符。
  11. c:change,改变命令,等同于删除一个单词然后进入insert模式
  12. . 命令,重复删一次删除或change命令
  13. J将下一行内容链接到当前行,并在之间加上空格
  14. rx 将当前光标处字符替换为x,同理,5rx则替换五个字符
  15. ~ 改变当前字符大小写



    附带一张vim命令键盘图
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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