下面的第三个字母都是大写，按完Ctrl + w之后，再按shif + 相应的字母。 Ctrl + w + H：移动窗口至屏幕左端，并占用全部高度 Ctrl + w + J： 移动窗口至屏幕底端，并占用全部宽度 Ctrl+ w + K ...

Vim键盘布局 用Linux的朋友一定会使用到Vim这个文本编辑器，它是由Vi发展而来的编辑器，其具有代码补齐、编译、错误跳转等丰富的功能，非常适合编程。对于修改Linux配置文件它更是你不二的选择！ 但对于初学者而言...

我的vim配置主要有以下优点：1.按F5可以直接编译并执行C、C++、java代码以及执行shell脚本，按“F8”可进行C、C++代码的调试2.自动插入文件头 ，新建C、C++源文件时自动插入表头：包括文件名、作者、联系方式、建立...

我在Vim中执行80列指示的方式似乎不正确： set columns=80 。 有时我还set textwidth ，但是我希望能够用set columns替代项来查看和预期行溢出。 这有

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NULL 博文链接：https://kenshin54.iteye.com/blog/860459

编辑代码，使用完成之后，又想要恢复原先已经设置好的布 局，vim本身没有提供这样的功能，但是提供了实现这种功能的基础，一时在网上没有找到合适的，所以即兴编写了这个vim的分屏布局保存插件 在vim中配置快...

工欲善其事必先利其器，windows 环境下有诸多好用的 IDE，但在 linux 环境下，可供选择的工具并不多，但是 VIM 作为一款可扩展文本编辑工具，配合丰富的功能插件，同样能满足我们的工作需要，甚至由于其强大的可扩展...

在Ubuntu中，进入vim命令发现方向键会输出ABCD，退格键也不行。是因为Ubuntu装的是vim-tiny，我们要的是vim-full。所以我们要卸载重装vim。 1.卸载 sudo apt-get remove vim-common 2.安装 sudo apt...

现在Vim编辑器出现了相对布局的使用，如何开启相对布局也就是一个命令： set relativenumber 大家可以可以看到详细结束：点击 下面说的使用完全和我们以前的使用一样，没有什么特别的变化。 不过用了相对行号...

Vim 实时预览插件 Vundle 插件管理器 这个东西很不错，参考它的官方README_ZH_CN.md文件,非常详细。可以很顺利的搞好。 iamcco/markdown-preview.vim 安装这个实施预览插件后，立马用了个例子测试，感觉还不错，...

开发离不开IDE，每个人的喜好各不相同，vim是一种强大的支持各种插件的IDE，相信应该有不少人推崇。最近在学习golang，砍柴就要先磨刀，下面介绍下适合golang开发的一些vim配置，大家可以根据需要选用。 一、语法...

Vim 是一个上古神器，本篇文章主要持续总结使用 Vim 的过程中不得不了解的一些指令和注意事项，以及持续分享一个开发者不得不安装的一些插件，而关于 Vim 的简介，主题的选择，以及为何使用 vim-plug 来管理插件等...

一、设置字体、字体样式、字体大小 .vimrc中添加代码 set guifont=Noto\ Mono\ Bold\ 12 字体：Noto Mono 样式：Bold 大小：12 ...这只是能修改gvim的，终端的vim无效，可通过快捷键Ctrl+=发放大 ...

1.左右括号没有对齐，代码行东一个西一个，强迫症表示很不爽 ...2.vim如何解决 把光标停留在需要格式化的代码末尾 先按Esc ，再按v，进入可视化阶段 使用键盘的 上箭头选中需要格式化的代码 按等于号 3.效果 ...

点击上方蓝色小字，关注“吾非同”重磅干货，第一时间送达作者：枫上雾棋链接：...以及持续分享一个前端工作者不得不安装的一些插件，而关于 Vim 的简介，主题的选择，以及为何使用 vim-plug 来管理插件等内容...

通过阅读本章，读者将能更加得心应手地在日常任务中使用Vim。本章使用一个Python工程作为示例，模拟了一系列日常编码的场景。当然，读者完全可以拿自己手头的项目练手；只不过，本章中的使用场景不一定都适用于读者...

点击上方 "程序员小乐"关注,星标或置顶一起成长后台回复“大礼包”有惊喜礼包！关注订阅号「程序员小乐」，收看更多精彩内容每日英文Sometimes, you don&#...

通过阅读本章，读者将能更加得心应手地在日常任务中使用Vim。本章使用一个Python工程作为示例，模拟了一系列日常编码的场景。当然，读者完全可以拿自己手头的项目练手；只不过，本章中的使用场景不一定都适用于读者...

用来记录vim的插件及具体使用 一、检查安装VIM 检查当前是否安装vim可以使用命令 vim --version //检查vim版本若未安装则提示无此命令 安装VIM $sudo apt-get install vim 二、插件管理器vim-plug安装及使用 1、...

" 设置字符编码 set fileencoding=utf-8 set fileencodings=utf-8,gb2312,gb18030,latin1 set termencoding=utf-8 set encoding=utf-8 " 语法高亮 syntax on " 深色背景 "color evening ...file...

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参考博客，自己查阅相关资料http://blog.csdn.net/bokee/article/details/6633193#comments标签跳转插件vim...vim :set rtp 查看vim的插件安装位置runtimepath安装Ctags(支持c++，python等)Ctags工具是用来遍历源代码文

这种布局方式使用了一个vim插件：显示树形目录插件NERDTree安装方法：#下载压缩文件 wget http://www.vim.org/scripts/download_script.php?src_id=17123 -O nerdtree.zip #解压 unzip nerdtree.zip #在家目录下...

使用VIM搭建Python开发环境【ubuntu 16.04】安装VIMVIM中切换Python2和Python3VIM扩展开始打造IDE分割布局缓冲区（Buffers）代码折叠（Code Folding）Python代码缩进PEP8自动缩进标示不必要的空白字符支持UTF-8编码...

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

走进JSP、掌握JSP语法、JSP内置对象、Servlet技术、综合实验（一）——JSP使用Model2实现登录模块、EL表达式语言、JSTL核心标签库、综合实验（二）——结合JSTL与EL技术开发通讯录模块、JSP操作XML、JavaScript脚本语言、综合实验（三）——Ajax实现用户注册模块——可以轻松领会Java Web程序开发的精髓，提高开发技能。 快速提高自己的java web项目开发能力

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