【linux】--- 高级命令行文本处理工具 cut

嵌入式开发中Tab与空格混用的危害与统一规范实践 在软件工程中,代码格式一致性是保障可读性与团队协作效率的基础。从原理上看,制表符(Tab)与空格(Space)在存储与显示机制上存在本质差异:Tab是控制字符,其显示宽度取决于编辑器设置;空格则是固定宽度的字符。这种差异导致混用时会引发代码对齐错乱、版本控制冲突及跨平台兼容性问题,严重影响工程的可维护性。尤其在嵌入式开发领域,资源受限环境与高可靠性要求使得统一的编码规范更为关键。通过配置编辑器、集成clang-format等自动化工具,可以强制实现缩进风格的一致性,从而提升代码质量与团队协作效率。本文聚焦于 阅读详情

第一: cut命令

cut : 可以从一个文本文件或者文本流中提取文本列

echo $PATH

选项


-b:仅显示行中指定直接范围的内容;

-c:仅显示行中指定范围的字符;

-d:指定字段的分隔符,默认的字段分隔符为“TAB”;

-f:显示指定字段的内容;

--complement:补足被选择的字节、字符或字段;

--out-delimiter=<字段分隔符>:指定输出内容是的字段分割符;

--help:显示指令的帮助信息;

--version:显示指令的版本信息。

-b 选项 显示某行中指定范围的内容,以字节为单位

-c 选项  显示某行中指定范围的内容,以字符为单位

-d 选项  指定按照某个字符进行分割

-f 显示某段文字,取出第几段

-- complement   选项提取指定字段之外的列(打印除了第二列之外的列)

N-:从第N个字节、字符、字段到结尾;

N-M:从第N个字节、字符、字段到第M个(包括M在内)字节、字符、字段;

-M:从第1个字节、字符、字段到第M个(包括M在内)字节、字符、字段。

 

PyTorch生成式人工智能——VQ-VAE详解与实现 VQ-VAE (Vector Quantised-Variational AutoEncoder) 的核心思想就是将 VAE 的连续潜变量离散化。它通过学习一个码本 (Codebook) 来实现这一点,码本是一个包含有限个嵌入向量的字典。模型不是直接输出一个连续的潜在向量,而是从码本中找出与编码器输出最接近的嵌入向量来代替它。本节首先详细讲解 VQ-VAE 的技术原理,然后使用 PyTorch 从零开始实现 VQ-VAE 模型。 阅读详情

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Linux 命令:cut

Linux 命令:cut

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