我们通常在vim下要查找字符串的时候， 都是输入 / 或者 ？ 加 需要查找的字符串来进行搜索，比如想搜索 super 这个单词， 可以输入 /super 或者 ？super， 两者的区别是前者是从上往下搜索，后者是从下往上搜索。
expect usage(用于非交互式登录)
通过思考我们可以发现从后往前可以极大的简化题目，设 next 为下一个序列需要修改的英文字母，将 next 设为字符串 s 或 t 的长度 -1 \ \ (两个字符串的长度相同)，将 next 加 1 使它变成下一个字符，如果 s [next] > 122 next-- ，使 s[next] = a 。
vim中Nyy可以复制光标后的N行。有时我们不容易得出行数，这时可以用做标记的方法来制定复制范围：
J 合并当前代码行到上一行末 [[ 跳到当前函数头 ]] 跳到当前函数尾巴 ctrl + ] 跳到函数定义 ctrl + o（小写字母） 返回 w 按照单词向后移动 b 按照单词向前移动 $ 跳到行末 0 跳到行首 ^ 跳到行首第一个字母处 ctrl + v 按照块选中 V 按行选中 v 进入visual模式 fx 跳到字母x处 ft 跳到字母t处 % 成对括号的另外一个 5g 向下走5行 3x 删除3个字母 [] 上一个函数尾 ][ 下一个函数尾 r 单个字符替换 R 多个字符连续替
ChatGPT 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI Wolfram语言之父Stephen Wolfram，又来给ChatGPT背书了。 上个月，他还专门写过一篇文章，力荐自家的计算知识搜索引擎WolframAlpha，希望能跟ChatGPT来个完美结合。 大概表达的意思就是，“你计算能力不达标，那可以把我的’超能力’注入进去嘛”。 而时隔一个多月，Stephen Wolfram围绕“ChatGPT是什么”和“为什么它能这么有效”两个问题，再次发表万字长文做了番深入浅出的详解。 （为了保证阅读
最近在Linux环境下使用的情况变多了，再加上.NET Core的学习，需要在Linux下编辑文件，因此打算好好学习下传说中的陆上最强编辑器?(我只是听说，关于Vim和Escam党的互怼，我不对次言论
来源：量子位本文约7500字，建议阅读10分钟本文介绍了“ChatGPT是什么”和“为什么它能这么有效”两个问题。 Wolfram语言之父Stephen Wolfram，又来给ChatGPT背书了。 1月，他还专门写过一篇文章，力荐自家的计算知识搜索引擎WolframAlpha，希望能跟ChatGPT来个完美结合。 大概表达的意思就是，“你计算能力不达标，那可以把我的‘超能力’注入进去嘛”。 而时隔一个多月，Stephen Wolfram围绕“ChatGPT是什么”和“为什么它能这么有效”两个问题，再
最近在Linux环境下使用的情况变多了，再加上.NET Core的学习，需要在Linux下编辑文件，因此打算好好学习下传说中的陆上最强编辑器?(我只是听说，关于Vim和Escam党的互怼，我不对
第三章 简单排序 1.简单排序的种类 1.1 冒泡排序:算法运行速度非常慢,简单来说就是每两个元素都需要执行一次比较,最终得出结果. 1.2 选择排序:选择排序就是把每个数都和其中的一个固定值进行比较,大的一边,小的一边,可以理解为拿一个固定的最小值,将所有的值都和这个值进行比较,最终排出完整的顺序 1.3 插入排序:条件是必须要局部有序,冒泡排序和选择排序当中都是不存在局部有序的,插入排序简单来说就是将其中一个做为标记,将被标记的这个元素插入到局部有序的队列当中,因此而不断轮换对应的标记元素,从而完成所
首先要解释的是，ChatGPT始终试图做的基本上是产生当前文本的“合理延续”，所谓“合理延续”是指“我们可以预期在看到人们在数十亿个网页等地写的内容后，他们可能会写什么”。
在第一章中我们谈到，机器学习是用泛型算法告诉你一些有关数据的有趣结论，而这个过程中你不需要写任何与问题有关的特定代码。（如果你还没有读过第一章，现在先去读吧！机器学习原来这么有趣！【第一章】）
vim是我最喜欢的编辑器，也是linux下第二强大的编辑器。 虽然emacs是公认的世界第一，我认为使用emacs并没有使用vi进行编辑来得高效。 如果是初学vi，运行一下vimtutor是个聪明的决定。 （如果你的系统环境不是中文，而你想使用中文的vimtutor，就运行vimtutor zh）
大家可能觉得 KMP 这个算法的名字很特别、很怪，因为 KMP 它并不是三个英文单词的开头，而是三个计算机科学家的名字。发明这个算法的三位计算机科学家分别为：Knuth、Morris、Pratt。第一个是大家都非常熟悉的 Donald Ervin Knuth (高德纳)，他是《计算机设计艺术》的作者，也是编程界非常有名的一位老专家。然后 M 和 P 也都是当时比较著名的计算机专家，而 KMP 匹配算法就是他们三个一起研究出来的 。
在示例代码中，str是一个字符串的变量名称，hello world则是该字符串的值，字符串的长度为11，该字符串的表示如下图所示：
导语：这个案例来自于excelxor.com，真是太佩服了！这样复杂的要求都能够用公式解决，这样的解决方法都能够想到！
在普通模式中，用的编辑器命令，比如移动光标，删除文本等等。这也是Vim启动后的默认模式。这正好和许多新用户期待的操作方式相反（大多数编辑器默认模式为插入模式）。 Vim强大的编辑能来自于其普通模式命令。普通模式命令往往需要一个操作符结尾。例如普通模式命令dd删除当前行，但是第一个”d”的后面可以跟另外的移动命令来代替第二个d，比如用移动到下一行的”j”键就可以删除当前行和下一行。另外还可以指定命令重复次数，2dd（重复dd两次），和dj的效果是一样的。用户学习了各种各样的文本间移动／跳转的命令和其他的普通模式的编辑命令，并且能够灵活组合使用的话，能够比那些没有模式的编辑器更加高效地进行文本编辑。 在普通模式中，有很多方法可以进入插入模式。比较普通的方式是按a（append／追加）键或者i（insert／插入）键。
1991 年，来自荷兰的一名工程师 Bram Moolenaar 为了在他的Amiga计算机上复制Vi的功能，正式发布 了Vim的第一个版本。在当时无论谁也没想到，这款软件未来能在技术圈爆发出那么大的威力，为千千万万的工程师节省了无数时间，大幅提升他们的开发效率。
word由一系列的字符、数字和下划线构成，而WORD是由非空白符组成的字符串，有空格分开。例如image[0].x = 192.15，那么这个有很多的word组成，而只有三个WORD组成，分别为：image[0].x、=和192.15。
本章我们将介绍 循环神经网络 Recurrent Neural Networks （RNNs），RNN的一大优点是为网络结构的搭建提供了很大的灵活性。通常情况下，我们提及的神经网络一般有一个固定的输入，然后经过一些隐藏层的处理，得到一个固定大小的输出向量（如下图左所示，其中红色表示输入，绿色表示隐藏层，蓝色表示输出，下同）。这种“原始”的神经网络接受一个输入，并产生一个输出，但是有些任务需要产生多个输出，即一对多的模型（如下图 one-to-many标签所示）。循环神经网络使得我们可以输入一个序列，或者输出一个序列，或者同时输入和输出一个序列。下面按照输入输出是否为一个序列对RNN进行划分，并给出每种模型的一个应用场景：
:s/old/new/g 将当前行中查找到的所有字符串“old” 替换为“new”
VIM是一个强大的编辑器，上古程序开发工具神器无须过多解释，linux必备！具体详情可以参考官方网站[1]或者推荐文章[2]，掌握VIM就是多练多用，一张图涵盖大部分快捷键。
“ 太长不看总结版：LLM大模型的本质在于计算某个词汇后面应该跟着哪些词汇的概率。当问题给定了特定的限定范围后，它能够找到一条相对明确的计算路径，从一系列概率分布中挑选出所需的答案。否则，它会根据最常见且最高概率的组合方式生成回答内容。”
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android文件众多，根据名称来辨别用途很重要，因此命名要规范 这篇文章可参考：Android 命名规范 （提高代码可以读性） 刚接触android的时候，命名都是按照拼音来，所以有的时候想看懂命名的那个控件什么是什么用的，就要读一遍甚至好几遍才知道，这样的话，在代码的审查和修改过程中就会浪费不少不必要的时间。如果就是我一个人开发，一个人维护的话还好，可是如果一个项目是团队分工合作，这样让你的同事去看你的代码就更加吃力了，因为大家之间的编程方式不一样，所以，在开发过程中，命名规范统一尤为重要，最好是团队中
1.下载vim（略）。让vi命令也可以使用vim的配置，需要修改 vi /etc/bashrc 增加如下一行内容
这道题是给一个字符串s和一个单词数组，找到数组里面最长的单词，该单词可以通过删除s的某些字符来得到。如果答案不止一个，返回长度最长且字典序最小的单词。如果答案不存在，返回空字符串。
单词必须按照字母顺序，通过相邻的单元格内的字母构成，其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母不允许被重复使用。
VIM是一款功能强大、高度可定制的文本编辑工具。可以使用命令apt install vim（Ubuntu环境，在安装有apt工具的情况下）安装，相比起vi来说，vim做的一些变化
“Pig Latin”是一个英语儿童文字改写游戏，整个游戏遵从下述规则： a. 元音字母是‘a’、‘e’、‘i’、‘o’、‘u’。字母‘y’在不是第一个字母的情况下，也被视作元音字母。其他字母均为辅音字母。例如，单词“yearly”有三个元音字母（分别为‘e’、‘a’和最后一个‘y’）和三个辅音字母（第一个‘y’、‘r’和‘l’）。
fmt 包实现了格式化 I/O 函数，类似于 C 的 printf 和 scanf。格式“占位符”衍生自 C，但比 C 更简单。
题目汇总 以下链接均为我博客内对应博文，有解题思路和代码，不定时更新补充。 目前范围：Leetcode前150题 BFS广度优先题目 Word Ladder/Word Ladder II/单词接龙/单词接龙 II 难 给定一个起始字符串和一个目标字符串，现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标字符串，求最少要进行多少次转换。转换规则为每次只能改变字符串中的一个字符，且每次转换后的字符串都要在给定的字符串集合中。 给定一个起始字符串和一个目标字符串，现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标
如上配置之后可以通过 <space><space>w{char} 快速跳转到包含特定字母的字符的开头
VIM和vi的区别 vim是vi的加强版，支持多级撤销和语法高亮和自动补全。 Command Mode命令模式 vim的默认模式，编辑器等待输入命令 命令 作用 n 显示搜索命令定位到的下一个字符串 N 显示搜索命令定位到的上一个字符串 o 在光标所在的行下方插入一行并切换到输入模式 gg 将光标移动到文档开头 G 将光标移动到文档末尾 ZZ 文件将保存并退出vim 逐字符移动 h：光标向左移动 l:光标先右移动 j:光标向下移动 k:关闭向上移动 复制yank yy:复制光标所在整行 5yy: 复
命令模式、插入模式 :wq u 回退 :q! :w /root/file 保存到别的地方
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/117740.html原文链接：https://javaforall.cn
题目：给定两个字符串, s 和 goal。如果在若干次旋转操作之后，s 能变成 goal ，那么返回 true。 s 的 旋转操作 就是将 s 最左边的字符移动到最右边。 例如, 若 s = ‘abcde’，在旋转一次之后结果就是’bcdea’ 。
我本人是 Vim 的重度使用者，就因为喜欢上这种双手不离键盘就可以操控一切的feel，Vim 可以让我对文本的操作更加精准、高效。
Vim是款强大的文本编辑器，但是众多指令需要学习，这次记录了指令大全方便以后翻阅。
导语：作者本人是 Vim 的重度使用者，就因为喜欢上这种双手不离键盘就可以操控一切的feel，Vim 可以让人对文本的操作更加精准、高效。对于未使用过 Vim 的朋友来说，可能还无法体会到这种感觉。由于使用 Vim 有一定的学习成本，只有做到非常熟练的程度才能感受到它带来的快捷。
首先，就昨晚的发的消息道歉，虽然整蛊大家了，但是我还是挺开心的。 sed是一种流编辑器，配合正则表达式使用，sed处理文件之时，把当前处理的文保存在缓冲区，sed命令处理缓冲区的内容，将缓冲区的内容显示在到屏幕上，sed能够对一些重复操作的动作进行简化。 先来了解一下sed的命令格式 sed [options] 'command' filesname sed [options] -f scriptfilename filesname sed的命令 a \ 在当前行下面插入文本 i \ 在当前行
Substring with Concatenation of All Words
我们常常需要一次匹配零个、一个或多个字符，因此需要使用一些表示数量的符号，下表列出了常用的表示数量的符号。
vi编辑器是linux和unix上最基本的文本编辑器，工作在字符模式下。由于不需要图形界面，vi是效率很高的文本编辑器。尽管在linux上也有很多图形界面的编辑器可用，但vi在系统和服务器管理中的功能是那些图形编辑器所无法比拟的。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
东京奥运会圆满收官！当然我自己也将迎来留学前的最后准备，所以更新速度可能还是会比较慢……但还好，大部分的内容都已经在之前写的差不多了，也希望最后这几篇我也能够尽快更完，当然也希望大家可以谅解～
题目：给你一个字符串数组 words ，只返回可以使用在 美式键盘 同一行的字母打印出来的单词。
将一句话的单词进行倒置，标点不倒置。比如 I like beijing. 经过函数后变为：beijing. like I
基础算法篇——双指针算法 本次我们介绍基础算法中的双指针算法，我们会从下面几个角度来介绍： 双指针简介 双指针基本使用 最长连续不重复字符列 数组元素的目标和 判断子序列 双指针简介 首先我们先来简单介绍一下双指针： 双指针算法就是采用两个变量作为指针放在数组的某个部位来实现复杂度简化 我们来介绍一下双指针的使用场景： 双指针通常用于简化双for循环的场景，将复杂度为O(N^2)变为O(N) 双指针可以用于单个序列中，例如我们之前的快速排序所使用的双指针算法 双指针可以用于多个序列中，例如我们之前的归并排序
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