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Linux编辑器——Vim详解

目录⭐前言⭐vim的基本概念⭐vim的基本操作⭐vim命令模式命令集 ⭐vim末行模式命令集⭐简单vim配置⭐配置文件的位置⭐常用配置选项⭐前言vi/vim的区别简单点来说,它们都是多模式编辑器,不同的是vim是vi的升级版本,它不仅兼容vi的所有指令,而且还有一些新的特性在里面。例如语法加亮,可视化操作不仅可以在终端运行,也可以运行于xwindow、macos、windows。⭐vim的基本概念主要说vim的三种模式(其实有好多模式,目前掌握这3种即可),分别是命令模式(commandmode)、插入模式(Insertmode)和底行模式(lastlinemode),各模式的功能区分如下:正

DFS—深度优先搜索

递归函数代码形式函数类型函数名(形式参数): if(边界条件) 边界处理 else 递推算法1、斐波那契数列:1123581321345589...已知前两项为1,之后每一项等于前两项之和。现输入n,请输出兔子数列的第n项。#includeusingnamespacestd;intf(intn){ if(n==1||n==2) return1; else //else可省略,为什么? returnf(n-1)+f(n-2);}intmain(){ intn; cin>>n; coutf(n); return0;}2、用递归法求n!的值。F(n)={1(n=0)n∗F(n−1)(n>0)

c++ - C++ 中的整数范围——当标准还不存在时我该怎么办?

我知道C++重量级人物正在努力将范围引入语言,或者至少是标准库:EricNieblerdiscussesrangesonhisblogInterviewwith@BjarneStroustruponhisthoughtsreC++17ISOC++标准委员会(SC22)proposalN4128作者:Niebler、Parent和Sutton公平地说-我还没有通读官方建议。我只是一个想使用简单范围功能的谦虚C++程序员。今天我应该做什么而不是在C++17之后使用,比方说,简单的整数范围和步幅?当然,当我开始实际使用范围时,我的要求可能会扩大,但我仍然不追求更奇特的东西和各种极端情况。我想

由数据插入超长引起的问题——了解GaussDB和openGauss的字符集

前言故事是这样开始的。我们的小DEMO项目的数据库版本从openGauss2.1.0升级到了5.0.0版本。升级后进行功能验证的时候,测试同学发现个BUG,原来通过gs_restore导出来的数据再导入时报超长,插入失败了,如下图所示,nvarchar(10)的字段类型,无法插入10个汉字—“齐天大圣孙悟空美猴王”。一、定位过程疑问一 :openGauss高版本是否没有兼容低版本?接到问题后以为是openGauss5.0.0版本没有兼容2.1.0版本的字段类型,于是查阅了官网的资料:5.0.0版本2.1.0版本 确认发现两个版本对于nvarchar2(n)类型的定义是一样的,都是表示的字符的长

VGM之Sora:OpenAI重磅发布一款“炸天”的视频生成模型—《Video generation models as world simulators视频生成模型作为世界模拟器》翻译与解读

VGM之Sora:OpenAI重磅发布一款“炸天”的视频生成模型—《Videogenerationmodelsasworldsimulators视频生成模型作为世界模拟器》翻译与解读目录相关文章AI之Sora:Sora(文本指令生成视频的里程碑模型)的简介(能力/安全性/技术细节)、使用方法、案例应用之详细攻略VGM之Sora:OpenAI重磅发布一款“炸天”的视频生成模型—《Videogenerationmodelsasworldsimulators视频生成模型作为世界模拟器》翻译与解读《Videogenerationmodelsasworldsimulators视频生成模型作为世界模拟器》

掌握Pandas数据转换利器深入解析pd.to_numeric函数与实战技巧【第63篇—python:Pandas数据】

文章目录引言pd.to_numeric函数简介参数详解实战案例进阶应用:处理缺失值与异常值1.处理缺失值2.处理异常值高效利用downcast参数优化内存占用优化性能:使用apply函数批量处理数据实战案例:处理时间序列数据处理多列数据:结合apply函数总结引言在数据处理和分析的过程中,经常会遇到需要将数据类型进行转换的情况。Pandas提供了丰富的函数来满足这个需求,其中pd.to_numeric是一种强大而灵活的数据类型转换函数。本篇博客将深入解析pd.to_numeric函数的各种参数,并通过实战案例演示其用法。pd.to_numeric函数简介pd.to_numeric函数主要用于将

机器人控制算法——TEB算法障碍物检测分析

1.Background在规划路线的时,需要机器人路线附近的障碍物距离,机器人控制系统需要知道当前机器人与障碍物最短的距离。本文主要是分析如何计算机器人与障碍物的距离,如果将机器人和障碍物分别考虑成质点,机器人与障碍物的距离就很容易求解了,但是事实上,障碍物与机器人在实际工程中不可能是质点。因此,本文需要解决的是:机器人形状分别圆形、线性、多边形,障碍物也分别是圆形、线性、多边形时,二者的最小距离求解。2.AlgorithmTEB算法的障碍物程序的入口在此处:voidTebOptimalPlanner::AddEdgesObstacles(doubleweight_multiplier){if

(01)Hive的相关概念——架构、数据存储、读写文件机制

目录一、架构及组件介绍1.1Hive整体架构1.2Hive组件1.3 Hive数据模型(DataModel)1.3.1 Databases1.3.2Tables1.3.3Partitions1.3.4 Buckets二、Hive读写文件机制2.1SerDe作用2.2 Hive读写文件流程2.2.1读取文件的过程2.2.2写入文件的过程2.3SerDe相关语法2.3.1 LazySimpleSerDe分隔符指定2.3.2默认分隔符2.4Hive数据存储路径2.4.1默认存储路径2.4.2指定存储路径一、架构及组件介绍1.1Hive整体架构1.2Hive组件用户接口:ClientCLI:shell

Elasticsearch——索引配置、模板和重建详解

目录索引配置、模板和重建1、获取索引配置2、更新索引配置3、索引分析3.1、测试分析器3.2、自定义分析器:3.3、索引分析详情4、索引模板4.1、创建索引模板4.2、删除索引模板4.3、获取索引模板4.4、多个模板匹配5、重建索引5.1、基本功能5.2、冲突控制5.3、查询限制5.4、复制多个源5.5、限制数量5.6、排序索引配置、模板和重建在Elasticsearch中索引有很多的配置参数,有些配置是可以在建好索引后重新进行设置和管理的,比如索引的副本数量、索引的分词等。1、获取索引配置索引中包含很多配置参数,可以通过下面命令获取索引的参数配置:GEThttp://127.0.0.1:92

嵌入式软件工程师面试题——2025校招社招通用(数据库篇)(三十四)

说明:面试群,群号:228447240面试题来源于网络书籍,公司题目以及博主原创或修改(题目大部分来源于各种公司);文中很多题目,或许大家直接编译器写完,1分钟就出结果了。但在这里博主希望每一个题目,大家都要经过认真思考,答案不重要,重要的是通过题目理解所考知识点,好应对题目更多的变化;博主与大家一起学习,一起刷题,共同进步;写文不易,麻烦给个三连!!!目录1.听说过视图吗?那游标呢?2.MySQL中为什么要有事务回滚机制?3.数据库并发事务会带来哪些问题?4.MySQL索引主要使用的两种数据结构是什么?5.数据库引擎InnoDB与MyISAM的区别6.MySQL中有四种索引类型,可以简单说说