Vim 基础操作(二)

Vim编辑器基础操作指南

这是上一篇 Vim 基础操作文章

文本编辑

上一遍简洁说了 Vim 有两种模式,普通模式和输入模式,现在重点说文本编辑,以下命令都在 普通模式 下使用

  1. i:立即在当前位置进入输入模式
  2. o:立即在下一行进入输入模式
  3. O:立即在上一行进入输入模式
  4. I:在行头进行编辑
  5. A:在行尾进行编辑

复制 剪切 粘贴 撤销

yy:复制当前行
dd:删除当前行并复制
p:粘贴复制的内容
u:撤销上一步操作

文本对象操作

diw:删除一个单词
ca":删除包括双引号在内的文本,并进入编辑模式
yi":复制双引号内的文本,不包括双引号

总结

Vim 有很多命令,两篇文章只列出了一些常用命令,从小白进入 Vim 的世界。
Vim 还有很多神级插件提高效率,让我们以后继续学习吧。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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