Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Emacs выделяет каждый новый символ, который я набираю (Common Lisp со Slime)

Я новичок в Emacs и использую его для написания кода на Common Lisp со Slime. Все было в порядке, но сегодня утром, когда я попытался отредактировать файл lisp, он выделил каждый видимый символ, который я печатаю без всякой причины (но не пробелы). Когда я сохраняю файл, выхожу из Emacs и перезапускаю его, текст не выделяется, но , опять же, каждый новый символ, который я печатаю. Это просто происходит с файлами lisp, поэтому я подозреваю, что Slime вызывает это, но раньше он никогда этого не делал.

пример проблемы

Здесь "(def" было сохранено в файле, а остальное - это то, что я набрал после перезагрузки Emacs.

Спасибо за вашу помощь :)

Изменить:

C-u C-x = дает c-u c-x =



Ответы:


1

Подсветка вызвана slime- highlight-edits второстепенный режим, который помогает вам найти отредактированные области файла (которые могут нуждаться в компиляции). Его можно включать и выключать с помощью

M-x slime-highlight-edits-mode
18.05.2017
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..