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    Mac下 Vim删除多行快捷键

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。Mac下,Vi和Vim是神一样的编辑器,如何删除多行。 以下以编辑host文件为例 首先在Terminal中,输入vim /etc/hosts,按return。 进入vim的默认模式。 Vim有三种模式命令模式,编辑模式,和默认模式 按esc进入命令模式,可以使用退出,存盘退出,不存盘退出等命令。命令模式稍后整理 按a进入编辑模式的insert模式,可以输入编辑文本。 删除和删除多行的快捷键,要在默认模式下使用。在编辑模式下可以按esc,退出编辑模式。 然后输入以下指令 D 删除当前光标所在位置到某一行的结尾 d$ 删除当前光标所在位置到某一行的结尾 dd 删除当前所在行 5dd 删除从当前行至其后的5行内容 dL 删除当前位置到屏幕上最后一行的内容 dH 删除当前位置到屏幕上第一行的内容 dG 删除当前位置到工作缓存区结尾的内容 d1G 删除当前位置到工作缓存区开始的内容

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    学习泛化能力:用于领域泛化的元学习

    域偏移(Domain shift)是指在一个源域中训练的模型在应用于具有不同统计量的目标域时表现不佳的问题。领域泛化(Domain Generalization, DG)技术试图通过产生模型来缓解这一问题,通过设计将模型很好地推广到新的测试领域。提出了一种新的域泛化元学习方法。我们没有像以前的DG工作那样设计一个对域移位具有鲁棒性的特定模型,而是提出了DG的模型不可知论训练过程。我们的算法通过在每个小批中合成虚拟测试域来模拟训练过程中的训练/测试域偏移。元优化目标要求模型改进训练域性能的步骤也应该改进测试域性能。这一元学习过程训练模型具有良好的泛化能力的新领域。我们在最近的跨域图像分类基准上评估了我们的方法和达到的最先进的结果,并在两个经典的增强学习任务上展示了它的潜力。

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    深度、卷积、和递归三种模型中,哪个将是人类行为识别方面的佼佼者?

    导读:2016国际人工智能联合会议(IJCAI2016)于7月9日至7月15日举行,今年会议聚焦于人类意识的人工智能。本文是IJCAI2016接收论文之一,除了论文详解之外,我们另外邀请到哈尔滨工业大学李衍杰副教授进行点评。 深度、卷积、递归模型对人类行为进行识别(可穿戴设备数据) 摘要 普适计算领域中人类活动识别已经开始使用深度学习来取代以前的依靠手工提取分类的分析技术。但是由于这些深度技术都是基于不同的应用层面,从识别手势到区分跑步、爬楼梯等一系列活动,所以很难对这些问题提出一个普遍适用的方案。在本文中

    09

    最近的几个技术问题总结和答疑(四) (r8笔记第94天)

    今天行程还是比较匆忙,刚回到家,打开微信就收到了几个问题,有不少是和迁移相关的,我选出几个,还有几个需要好好考虑一下。 问题1: 我们的多个业务系统都是Oracle的数据库,每个业务都搭了dg,各占两台服务器,但是学校的业务量不大,想把这些库迁到一台服务器上,我现在的知识量只能想到用虚拟机,但是又觉得虚拟机不是很可靠,所以想让您指点一下 答: 对于这种情况,其实迁移方式有三种, 1)因为业务量不大,可以把几个系统的迁移到一台物理机器上,或者主备重新平衡。比如三套业务系统,那么一主一备就是6台服务器,比如一

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    假期前的数据库检查脚本之主备关系(r11笔记第46天)

    快过年了,很多系统都要进入最后的检查和复验阶段,一方面在节假日前,提前发现问题总比过节的时候发现要好。另一方面如果出现故障的时候能及时进行处理,这个时候我们就需要有一个尽可能全面的元数据收集。而且还有一点比较重要的就是工作交接,如果你临时有事,需要让同事来代劳,你得提供清晰易懂的信息给他们。 可能有的同学会觉得我们已经有了数据库监控,基本的性能分析,这个工作是不是就可以忽略了。监控只是标记状态,出现问题时候它没法帮你处理,还是需要人工介入,而人工介入尽可能全面的信息就是这些元数据了,如果你们已经有了C

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    Python——字符串及函数的设计使用

    上期提到的廖雪峰的教程,很快就看过去了,前面一章的协程和异步io,看了三遍还是很懵逼,主要是运行测试时,执行步骤完全看不懂。再往后的实战章节呢,是写一个网站,半个月的时间,感觉压力山大。特别是实操太少,很多章节虽然看懂了,但是没有自己码过、测试过。计划只能稍作调整,一方面先把教材《计算机编程导论——Python程序设计》通读一遍,课后习题码一码,前面几个章节基础内容主要是结构设计、字符串处理、函数等,其实在按键精灵的几轮学习中基本轻车熟路,所以很快看完2/5。而后面的内容:比如文件使用、用户界面设计、网络设计、异常处理、数据库等都是没怎么接触过的,可能要花一点时间了。另外一方面,也先结合网站上的教程,捋一下网站搭建所需的一些大的模块,整理出大概框架再比对教程,如果思路对了再动手也不迟。

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    领券