首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在VIM中获得更好的支架匹配/对齐?

在VIM中获得更好的支架匹配/对齐,可以使用以下方法:

  1. 使用插件:在VIM中,可以使用一些插件来帮助实现更好的支架匹配/对齐。例如,可以使用vim-matchup插件,它可以帮助用户更好地识别和匹配括号、括号、引号等。
  2. 使用内置命令:VIM中有一些内置命令可以帮助用户更好地对齐代码。例如,可以使用“%”命令来跳转到匹配的括号或引号。此外,还可以使用“[”和“]”命令来跳转到下一个/上一个代码块。
  3. 使用文件类型插件:VIM支持多种文件类型,例如HTML、CSS、JavaScript等。使用文件类型插件可以帮助用户更好地对齐代码。例如,可以使用vim-javascript插件来更好地对齐JavaScript代码。
  4. 使用语法高亮:VIM支持语法高亮,可以帮助用户更好地识别代码结构和匹配括号。可以通过设置“syntax on”来启用语法高亮。

总之,在VIM中获得更好的支架匹配/对齐需要使用一些插件和设置,以及熟悉VIM的内置命令和文件类型插件。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

CamMap:基于SLAM地图对不共视相机进行外参标定

然后执行类似关键帧检测以在两个地图中找到匹配关键帧。最后使用两阶段优化通过对所有匹配地图点对(PkA1,PkB1)进行对齐来估计外参参数(其中k ∈ N,N = {1,...,l})。...对相似关键帧捕捉尺度和局部地图进行对齐,以估计外参参数,这个过程是“帧到帧”对齐,是第一个优化阶段。同时,使用卡方检验来删除错误匹配地图点对。...对于第二阶段优化,使用所有正确匹配地图点对来优化外参参数,这是“地图对地图”对齐。卡方检验用于获得内点数量。最后根据内点数量和T_A1_B1与T_Am_Bn之间差异判断标定是否成功。...然后可以通过它们ORB描述子来匹配地图点, 用于验证匹配关系,我们可以通过以下公式获得关键帧Ai和Bj之间相似变换SAiBj: 其中,R是一个正交旋转矩阵,描述了两个参考帧之间相对方向关系,t是两个参考帧之间平移向量...“地图对齐”信息优化方法比“帧对齐”信息方法更好。影响校准精度主要因素是SLAM系统漂移,因此我们从以下两个方面判断校准是否成功。

46020

maclinuxvim永久显示行号、开启语法高亮

"语法高亮度显示 set autoindent                       "vim使用自动对齐,也就是把当前行对齐格式应用到下一行(自动缩进) set cindent                             ..."(cindent是特别针对 C语言语法自动缩进) set smartindent                    "依据上面的对齐格式,智能选择对齐方式,对于类似C语言编写上有用    set..."去除vimGUI版本得toolbar    set vb t_vb=                            "当vim进行编辑时,如果命令错误,会发出警报,该设置去掉警报       ..."默认情况下,寻找匹配是高亮度显示,该设置关闭高亮显示      set incsearch                        "在程序查询一单词,自动匹配单词位置;查询desk单词,..." 设置退格键可用 注:如果是mac,更好办法是直接换掉默认终端,改用zsh,百度一下zsh,有很多教程, 比如: http://blog.163.com/qy_gong/blog/static/1718738792013102992830558

3K20

Linux下设置vi和vim语法高亮、显示行数等功能

autoindent "vim使用自动对齐,也就是把当前行对齐格式应用到下一行(自动缩进) set cindent "(cindent是特别针对...C语言语法自动缩进) set smartindent "依据上面的对齐格式,智能选择对齐方式,对于类似C语言编写上有用 set tabstop=4..."去除vimGUI版本得toolbar set vb t_vb= "当vim进行编辑时,如果命令错误,会发出警报,该设置去掉警报 set ruler..."在编辑过程,在右下角显示光标位置状态行 set nohls "默认情况下,寻找匹配是高亮度显示,该设置关闭高亮显示...set incsearch "在程序查询一单词,自动匹配单词位置;查询desk单词,当输到/d时,会自动找到第一个d开头单词,当输入到/de时,会自动找到第一个以

7.6K20

vim显示行号、语法高亮、自动缩进设置

在UBUNTUvim配置文件存放在/etc/vim目录,配置文件名为vimrc  在Fedoravim配置文件存放在/etc目录,配置文件名为vimrc 在Red Hat Linux vim..."语法高亮度显示 set autoindent "vim使用自动对齐,也就是把当前行对齐格式应用到下一行(自动缩进) set cindent..."(cindent是特别针对 C语言语法自动缩进) set smartindent "依据上面的对齐格式,智能选择对齐方式,对于类似C语言编写上有用 set..."去除vimGUI版本得toolbar set vb t_vb= "当vim进行编辑时,如果命令错误,会发出警报,该设置去掉警报..."默认情况下,寻找匹配是高亮度显示,该设置关闭高亮显示 set incsearch "在程序查询一单词,自动匹配单词位置;查询desk单词,

4.4K20

Science Advances | 单细胞测序技术破译皮肤支架周围整体免疫微环境

iNature 植入体内生物材料和设备具有广泛临床应用,组织再生和细胞移植。在细胞微环境组成部分,结构特征(宏观,微观和纳米特征)在指导细胞行为方面起着至关重要作用。...,该研究制造了三种表面形貌(随机、对齐和格子)电纺膜,将它们引入小鼠和大鼠背部皮肤切除伤口,并评估它们对伤口愈合和免疫调节特性影响。...支架周围微环境涉及免疫细胞和皮肤细胞复杂相互作用。 植入体内生物材料和设备具有广泛临床应用,组织再生和细胞移植。...在细胞微环境组成部分,结构特征(宏观,微观和纳米特征)在指导细胞行为方面起着至关重要作用。静电纺丝技术由于其简单性、结构控制和成本效益在微米和纳米尺度上形成纤维能而被广泛用于制备支架。...相反,在 2 型免疫反应,TH2 细胞产生细胞因子, IL-4 和 IL-13,它们调节巨噬细胞向抗炎 M2 激活极化。最近,据报道 17 型免疫反应会促进植入物周围组织慢性纤维化。

30110

LoRDEC:精确且高效长read校正

对齐强度(因此其有用性)主要由两个因素控制:标识百分比和长度。很明显,在测序过程引入错误,测序错误,通过引入不匹配或将信号分解成更短信号,使信号变得模糊。...由于PacBio测序目标是获得长读,因此我们目标是产生长而正确序列,所以我们决定在LoRDEC的当前版本过滤这些读。...对于较小数据集,使用BLASR是因为它倾向于更好地桥接长indel,从而报告更长时间对齐。对于parrot数据集,我们更喜欢BWA-MEM,因为它更快。每次读取,我们都保持其与基因组最佳比对。...然后,我们计算读序列对齐区域大小、基因组对齐区域大小以及对齐相同位置数量。然后计算相同位置数量除以基因组对齐区域长度来确定对齐一致性。...纠错工具包在Table1 Table2(底部)和一致性统计(底部)表明,校正精度与酵母可比数据集,虽然参考基因组包含更多错误,草案和对齐统计数据也遭受读取校准支架只有部分对齐

1.3K40

Linux查看文件和日志常用命令

sh date.sh > date.log 一、grep 命令 使用 grep 可以根据指定内容在文件匹配满足条件行,匹配内容会高亮显示。...找包含“10”行,执行命令后会匹配到所有包含“10”行(每个月10号日期和所有10月日期)。 grep 10 date.log 可以加参数(使用--help查看详细参数)来辅助查询。...使用 -n 显示行号。 grep -n 10-01 date.log ? 可以多次使用 grep 命令,不断缩小匹配数据范围,直到精准地找到某行日志。...二、vi 和 vim 命令 vi 和 vim 都是 Linux 系统编辑器, vim 是从 vi 发展出来,功能更丰富一些,最直观区别是 vim 查看和编写代码时有颜色提示,方便编写程序。...可以使用-w参数指定行数占用多少位,默认是6位,使用-n参数指定行号对齐方式,指定-n为ln会左对齐,指定-n为rn会右对齐,指定-n为rz会右对齐并且前面补0,补满-w指定位数。

2.5K50

榕树集-Rosetta MotifGraft

它们是蛋白质相互作用关键部分,可以调节细胞功能许多重要过程,信号传导、代谢、免疫反应和细胞黏附。蛋白质界面的形状、化学特性和静电性质等因素对于蛋白质相互作用方式和特异性都有着重要影响。...然后将该motif 嫁接/移植(graft)到较大蛋白质支架(scaffold),以实现优秀packing 和优化相互作用界面。...由于Side Chain Graft(侧链移植)和Backbone Graft(主链移植)支架匹配(Scaffold Match)不同,因此首先将使用Side Chain Graft程序。...Side Chain Graft 注:建议在尝试Motif 时先尝试Side Chain Graft,因为Side Chain Graft对蛋白质支架(Scaffold)改变较少,在实验验证期间获得正确折叠设计机会要比...目标是找到与Motif兼容Pose片段,然后用Motif替换这些片段:为了确定片段是否兼容,用户可定义三个截止值来进行评判: 片段对齐RMSD(RMSD_tolerance), 对齐N-/

34920

ACM MM2021 HANet:从局部到整体检索!阿里提出用于视频文本检索分层对齐网络HANet!代码已开源!

有些工作通过分解句子来利用局部细节,但忽略了相应视频分解,导致了视频-文本表示不对称性。 为了解决上述限制,作者提出了一个层次对齐网络(HANet)来对齐不同层次视频文本匹配表示。...除了语音识别,视频文本检索是上述场景一项关键技术,其目的是搜索给定自然语言句子作为查询相关视频。这项任务具有挑战性,因为视频和文本是两种不同模态,如何在共享空间中编码和匹配它们是关键。...3.4 Hierarchical Alignment 在上述文本编码和视频编码之后,我们得到了三个层次表示,即个体、局部和全局层次。在本节,将介绍如何在三个不同层次上分层对齐表示。...Ablation Studies 4.2.1 Effectiveness of Hierarchical Alignment 上表展示了不同层次对齐消融实验结果,可以看出,更多对齐有利于达到更好性能...在未来,由于成对匹配成本相对较高,因此更精确和有效层次对齐仍有待探索。

2.5K10

哈佛研究人员说:柔性水凝胶电极也许是脑机接口下一步

最近发表在在《Advanced Healthcare Materials》一篇文章,来自哈佛大学研究人员报道了一种新型导电水凝胶“支架”,最终可用于创建软脑机接口(或BCI),将大脑神经信号转换为机器可读指令...,恢复盲人视力,帮助瘫痪患者重新获得四肢控制和感觉,以及使人类仅用意念控制机器(包括飞机和武器)。...到目前为止,只有两家公司——Blackrock和Synchron——获得了美国食品和药物管理局许可,可以在人体上测试BCI植入物。...哈佛大学研究员克里斯蒂娜·特林灵德(Christina Tringides)说:“对这种刚度不匹配打个比方,就像把金属勺子放在一碗果冻。”“当我们呼吸时,我们大脑会有一点微运动。...特林灵德(Tringides)和他同事David moony一起申请了这项技术专利,他认为含有活细胞软电极比金属电极更能实现细胞间自然接触,也能更好地与大脑结合。

42720

比较基因组:点图介绍与可视化

获得基因组后可以进行主要比较分析之一是可视化与密切相关物种同线性。基因组许多特征可以通过良好点图轻松突出显示。可以从这些点图中识别结构变化,例如倒置、删除、重复和插入。...矩阵行和列代表不同基因组,而每个片段在矩阵位置则反映了其在各个基因组出现位置。 着色和标记:根据相似性程度,将点图中片段进行着色和标记。...更高质量,最好是在染色体水平上“参考”基因组(也称为目标基因组)和您基因组(支架或重叠群都可以,但染色体是理想),称为查询基因组。...还有一个 R Shiny 应用程序,但可以绘制文件大小有限制。而且,如果你上传像玉米对齐这样复杂文件,它会非常缓慢,并且交互能力将无法使用。因此,我们将下载脚本并在本地运行它们以生成静态点图。...在 PyTorch 实现可解释神经网络模型 如何在 Linux 列出 Systemd 下所有正在运行服务

50330

榕树集-蛋白质表面指纹(MaSIF)

匹配表面PATCH与目标位点对齐,并使用第二个神经网络进行评分,输出界面对齐(IPA)得分,以进一步提高区分性能。...除了表现更好外,MaSIF-seed速度也更快,速度增加了20倍到200倍之间,这主要取决于从每个基序中提取贴片数量。...MaSIF-seed提供了7,713个bindind seed,其中有两个显著特征: 接触表面不含有具有强结合热点特征残基(疏水残基) 结合种子在螺旋片段两个不同方向上具有等效分布,其结合在彼此相距...,将来自排名靠前种子热点侧链移植到这些支架上,并使用Rosetta(v.3.13)优化了结合表面 总共筛选了63种基于20种支架设计。...seed嫁接以及计算设计 从每个解空间中选择一个代表性种子,然后使用Rosetta MotifGraft将其与1,300个单体支架数据库匹配,以便进行RBD和PD-L1设计。

51930

vim命令搜索_linuxvim

Vim 基础搜索操作 当你在 Vim 打开一个文件并且想要搜索一个特定单词或模板,第一步你必须要先按下 Esc 键从插入模式退出(如果你正处于插入模式)。...这里有个视频,你可以看看: 下一个,只要你想要,你可以获得所有被搜索单词或模式匹配处所在行和行号一个列表。这可以在你开始搜索后通过按 [I 来实现。...如下图是一个列表结果如何在 Vim 窗口底部被分组和显示例子: 接下来,你可能已经得知,Vim 默认是环形搜索,意味着在到达文件结尾处(或者被搜索单词最后一处匹配)时,如果继续按 “搜索下一个”...如果想要获得更多小技巧(包括如何使用鼠标来使在 Vim 操作变得简单),请前往 Vim 官方文档。 结语 当然,没有人希望你死记硬背这里提到所有小技巧。...发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

10.1K20

用RLHF 2%算力让LLM停止有害输出,字节提出LLM遗忘学习

机器之心专栏 机器之心编辑部 如何让 LLM “忘记” 学到有害内容? 随着大型语言模型(LLM)发展,从业者面临更多挑战。如何避免 LLM 产生有害回复?如何快速删除训练数据版权保护内容?...本文研究如何在 LLM 上进行 “遗忘” 操作,即忘记有害行为或遗忘学习(Machine Unlearning),作者展示了遗忘学习在三种 LLM 对齐场景上取得明显效果:(1) 删除有害输出;(2)...尽管只有负样本,研究表明,和 RLHF 相比,只使用 2% 计算时间下,遗忘学习仍可以获得更好对齐性能。...表一展示了生成样本。可以看到在有害提示下,LLM 生成样本都是无意义字符串,即无害输出。 表一 该方法在其他场景(忘却侵权内容和忘却幻觉)应用原文中有详细描述。...研究表明,尽管只有负样本,遗忘学习仍可在只用 RLHF 计算时间 2% 情况下,获得和 RLHF 相近对齐效果。 参考文献 [1] Ouyang, Long, et al.

18321

这可能是最全最实用Vim操作集合

2 Vim 基础 Vim 是一个纯命令操作编辑器,它拥有不同模式,你可以认为是不同状态,通过在不同模式下输入不同命令可以实现各种文本操作功能,包括我们对文本常用操作复制、黏贴、删除、新增...{-n,} (至少n次) 非贪婪匹配 正常模式下下图操作所示: ? 更多参见: http://vimregex.com/ ,包括全局命令(Global Command)使用等。...5.4 单行多行文本格式化 # 可视模式下选择文本,然后用=更正代码对齐方式 V= # == 对当前行代码对齐方式更正 == # 可以重新格式化选中整个段落 gq # 多行合并为一行 方式一: 命令模式下输入...7.4 编辑二进制文件 对于一些二进制文件, 比如网络传输我们要对接收到数据进行字节分析,又比如分析码流文件 h264 文件等,都需要查看二进制内容,vim 也提供二进制文件查看和编辑功能: #...这里仅展示如何在 Cygwin 安装字体: 下载 otf 字体后,我主机是 Windows,只需要双击字体文件,点击安装就可以安装好了 然后打开 Cygwin --> 左上角 Options -->

2K20

大语言模型能处理时间序列吗?

03 text-prototype-aligned 对比学习 最后为了让 LLM 更好地理解所构建出来时序特征表示,研究者还设计了 text-prototype-aligned 对比学习,这步骤目标是使时序特征表示与文本表示空间进行对齐...通过这种形式对齐,token 就有可能获得表征诸如时间序列小、大、上升、下降、稳定、波动等丰富信息能力。...然而在实际情况,因为我们很难获取有监督标签真实数据作为基准,上述文本时序对齐结果很可能无法合乎现实逻辑。例如,具有上升趋势子序列对应表示很可能与具有下降趋势序列表示非常相近。...为了更好匹配时序特征表示和文本 token,研究者设计了如下对比损失函数: 其首先通过约束时序特征向量与文本表示向量之间余弦相似性,即 text alignment部分。...在分类和预测任务上实验表明,使用 TEST,LLM 可以实现有竞争力表现。未来研究者们会测试其他时间序列任务,异常检测,研究时间序列和文本更多对齐方法。

56920

ICML 2023|CMU大牛全面总结「多模态机器学习」六大挑战:36页长文+120页PPT,全干货!

离散对齐(Discrete Alignment) 其目标为识别多种模态离散元素之间联系,最近工作主要包括两种方法:局部对齐发现给定匹配一对模态元素之间连接;全局对齐,必须在全局范围内进行对齐,...以学习连接和匹配。...虽然某些模态存在清晰分割(句子单词/短语或图像对象区域),但在许多情况下,分割边界并不容易找到,连续信号(金融或医疗时间序列)、时空数据(卫星或天气图像)或没有清晰语义边界数据(核磁共振图像...中间概念(Intermediate Concepts) 这个问题研究了如何在推理过程对单个多模态概念进行参数化。...挑战6:量化 量化目的是对多模态模型进行更深入实证和理论研究,以获得洞察力并提高其在实际应用稳健性、可解释性和可靠性。 1.

2.6K20

ROS机械臂篇

传感系统:相当于人感官和神经,完成信号输入和反馈,包括内部传感系统(感知机器人内部状态,姿态传感器,里程计)和外部传感系统(感知外部环境,激光雷达)。...,parent link名字是一个强制属性,link:父级连杆名字,是这个link在机器人结构树名字。...child(必需),child link名字是一个强制属性,link:子级连杆名字,是这个link在机器人结构树名字。...在ROS,它最重要节点为Move Group,它输入可以是人也可以是AI,通过Rviz插件进行控制;也可以通过程序作为输入;另外它可以订阅相机点云或者是深度图,将其转化为ROS格式,从而对物体进行避障...上图是move group跟用户和机器人接口。首先它会获取ROS参数服务器一些参数。在跟用户交互接口中包含C++、Python以及Rviz部分。

59920

学界 | 对比神经机器翻译和统计机器翻译:NMT六大挑战

该论文论述神经机器翻译(NMT)六大挑战:领域误匹配、训练数据总量、生僻词、长句子、词对齐和束搜索(beam search)。...绿色为 NMT,蓝色为 SMT 在对应领域中,NMT 和 SMT 系统效果差不多,但在领域外 NMT 几乎在所有案例中都要比 SMT 表现更差( NMT 和 SMT 在医疗训练集/法律测试集中获得 3.9...挑战二:训练数据总量 增加训练数据总量能得到更好结果。 在全部 WMT13 (385M 词) 上英语-西班牙语系统,我们分区以获得学习曲线。...这一部分系统和数据与挑战二是一样,但它用来翻译基于在子词(subwords)原句子长度新测试集。 ? 挑战五:词对齐 注意力机制是合适对齐方法吗?...我们对注意力向量(attention vectors/软对齐矩阵)序列和使用 fast-align 获得对齐进行比较。 ?

1.9K80

vim简单使用教程

——————————正文开始—————————— 你想以最快速度学习人类史上最好文本编辑器VIM吗?你先得懂得如何在VIM幸存下来,然后一点一点地学习各种戏法。...没有比这个更好文本编辑器了,非常地难学,但是却不可思议地好用。...我建议下面这四个步骤: 存活 感觉良好 觉得更好,更强,更快 使用VIM超能力 当你走完这篇文章,你会成为一个vim superstar。...但是到现在为止,你还是觉得使用vim还是有点笨拙,不过没关系,你可以进阶到第三级了。 第三级 – 更好,更强,更快 先恭喜你!你干很不错。我们可以开始一些更为有趣事了。...NG → 到第 N 行 (陈皓注:注意命令G是大写,另我一般使用 : N 到第N行, :137 到第137行) gg → 到第一行。(陈皓注:相当于1G,或 :1) G → 到最后一行。

1.3K30
领券