1.vim编译器的使用

一、打开文件、保存、关闭文件(vi命令模式下使用)
vi filename //打开filename文件
:w //保存文件
:w vpser. net //保存至vpser. net文件
:q //退出编辑器,如果文件已修改请使用下面的命令
:q! //退出编辑器,且不保存
:wq //退出编辑器,且保存文件

二、插入文本或行(vi命令模式下使用,执行下面命令后将进入插入模式,按ESC键可退出插入模式)
a //在当前光标位置的右边添加文本
i //在当前光标位置的左边添加文本
A //在当前行的末尾位置添加文本
I //在当前行的开始处添加文本(非空字符的行首)
O //在当前行的上面新建一行
o //在当前行的下面新建一行
R //替换(覆盖)当前光标位置及后面的若干文本
J //合并光标所在行及下一行为一行(依然在命令模式)

三、移动光标(vi命令模式下使用)
1、使用上下左右方向键

2、命令模式下:h 向左、j 向下 、k 向上、l 向右。
空格键 向右、Backspace 向左、Enter 移动到下一行首、- 移动到上一行首。

四、删除、恢复字符或行(vi命令模式下使用)
x //删除当前字符
nx //删除从光标开始的n个字符
dd //删除当前行
ndd //向下删除当前行在内的n行
u //撤销上一步操作
U //撤销对当前行的所有操作

五、搜索(vi命令模式下使用)
/vpser //向光标下搜索vpser字符串
?vpser //向光标上搜索vpser字符串
n //向下搜索前一个搜素动作
N //向上搜索前一个搜索动作

六、跳至指定行(vi命令模式下使用)
n+ //向下跳n行
n- //向上跳n行
nG //跳到行号为n的行
G //跳至文件的底部

七、设置行号(vi命令模式下使用)
:set nu //显示行号
:set nonu //取消显示行号

八、复制、粘贴(vi命令模式下使用)
yy //将当前行复制到缓存区,也可以用 "ayy 复制,"a 为缓冲区,a也可以替换为a到z的任意字母,可以完成多个复制任务。
nyy //将当前行向下n行复制到缓冲区,也可以用 "anyy 复制,"a 为缓冲区,a也可以替换为a到z的任意字母,可以完成多个复制任务。
yw //复制从光标开始到词尾的字符。
nyw //复制从光标开始的n个单词。
y^ //复制从光标到行首的内容。 VPS侦探
y$ //复制从光标到行尾的内容。
p //粘贴剪切板里的内容在光标后,如果使用了前面的自定义缓冲区,建议使用"ap 进行粘贴。
P //粘贴剪切板里的内容在光标前,如果使用了前面的自定义缓冲区,建议使用"aP 进行粘贴。
转自: VPS侦探 本文链接地址:https://www.vpser.net/manage/vi.html

2.周斌老师cuda开发讲解视频:

http://www.iqiyi.com/a_19rrhbvoe9.html

3.ops 和Flops

ops(operations per second)、FLOPS(floating points per seconds):是计算机性能的度量
https://en.wikipedia.org/wiki/FLOPS

4.计算机内如何做除法?

乘法:被分解为左移累加。
除法:被分解为右移累减去,减法可以转换为加法。
CPU内部实现“加,减,乘,除”过程:https://blog.csdn.net/bjbz_cxy/article/details/77165290

5.ResNet为什么要跨两个进行残差?


大话深度残差网络(DRN)https://my.oschina.net/u/876354/blog/1622896
ResNet-论文解读 https://blog.csdn.net/iModel/article/details/80688394

6.Selective Search 区域生长算法,生成Region Proposal

目标检测之Selective Search原理简述
https://blog.csdn.net/Small_Munich/article/details/79595257
知乎讲解:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/27467369
Selective Search
https://blog.csdn.net/szj_huhu/article/details/78157982

7.rank SVM

① https://blog.csdn.net/clheang/article/details/45767103
② http://www.cnblogs.com/kemaswill/p/3241963.html
③ http://kubicode.me/2016/03/30/Machine Learning/RankSvm-Optimizing-Search-Engines-using-Clickthrough-Data/

8.LDA

一文详解LDA主题模型
https://zhuanlan.zhihu.com/p/31470216
线性判别分析LDA详解
https://blog.csdn.net/qianhen123/article/details/39832951
特征选择和特征提取区别 、PCA VS LDA
https://blog.csdn.net/tianjing0805/article/details/65937059

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