Linux vi/vim使用说明

最新推荐文章于 2025-07-08 09:32:31 发布
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本文档详细介绍了 Vim 编辑器的基本操作、配置和高级使用技巧，旨在帮助用户快速掌握 Vim 的核心功能，提升代码编辑效率。
头歌实践教学平台——Linux vi/vim编辑器
m0_74435502的博客
12-10 3683
输入 " :2,5 w oldFileCpy.txt" 后回车，将文件第2-5行内容另存为oldFileCpy.txt文件；本关任务是学会在vi/vim底线命令模式下，将已打开文件的部分内容另存为一个文件，同时对当前文件中的本分内容进行替换操作。按 "i" 键，输入“welcome to vi/vim”，按 "ESC" 键，输入 ":wq"保存退出。输入 " :1,$s/old/new/g" 后回车，将当前文件的所有old字符串替换为new字符串；在执行本关任务前，首先执行如下命令来初始化任务环境。
Linux 系统vi/vim/编辑器使用介绍（详细）
mohuanfenghuang的博客
08-14 3156
Vim的发布最早可以追溯到1991年，英文全称为Vi Improved。它也是Vi编辑器的提升版本，其中最大的改进当属添加了代码着色功能，在某些编程场景下还能自动修正错误代码。vi（visual editor）编辑器通常被简称为vi，它是Linux和Unix系统上最基本的文本编辑器，类似于Windows 系统下的notepad（记事本）编辑器。vim(Vi improved)是vi编辑器的加强版，比vi更容易使用。vi的命令几乎全部都可以在vim上使用，全兼容vi，最明显的区别是vim可以语法加亮。
Linux vi/vim编辑器
qwertf123的博客
04-27 2803
Linux vi/vim编辑器
头歌解答 Linux vi/vim编辑器
Rozen_a的博客
11-02 3870
本关任务是学会在vi/vim底线命令模式下，将已打开文件的部分内容另存为一个文件，同时对当前文件中的本分内容进行替换操作。使用vi/vim编辑器查看当前目录下已存在文件oldFile，然后保存退出vi/vim编辑器;本关任务是学会如何使用vi/vim编辑器在命令模式下对文件进行操作。使用vi/vim编辑器在当前目录下打开一个新的文件newFile；本关任务是学会如何使用vi/vim编辑器进行对文件编辑操作。使用vi/vim编辑器打开当前目录下的file.txt文件；##【输入 “:wq”】
【Linux】vi/vim 使用技巧
qq_42320804的博客
12-11 1676
linux vi/vim 使用技巧详解
Linux vi/vim编辑器（头歌实训）
m0_73879806的博客
04-26 6447
第1关：vi/vim基本用法 100 任务要求 参考答案 评论114 任务描述 相关知识 启动vi/vim编辑器 退出vi/vim编辑器。 编程要求 测试说明 任务描述 通常情况下我们在图形化界面对文件编辑操作步骤为:(1)创建一个文件，(2)打开文件进行编辑，(3)保存编辑内容，(4)关闭文件。当我们工作在Linux命令行模式时，我们如何对一个文件进行编辑操作，此时我们就可以使用vi/vim命令来对文件编辑，而依赖于图形界面。 本关任务：在命令行模式下，使用vi/vim命令来查看已存在文件，并保存退出v
Educoder头歌-Linux vi/vim编辑器
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qq_39123467的博客
11-28 2万+
第1关：vi/vim基本用法 rm -fr /root/oldFile > /dev/null 2>&1 rm -fr /root/.oldFile > /dev/null 2>&1 echo "welcome to Vi/Vim"> /root/oldFile && echo "welcome to Vi/Vim"> /root/.oldFile vi oldFile shift + ; 输入 wq 回车 第2关：vi/vim
头歌实验10-4：Linux vi/vim编辑器
qq_62791684的博客
12-12 1万+
实验10-4：Linux vi/vim编辑器
Linux系统vi/vim操作命令详细介绍
学不可以已，活到老，学到老。
07-08 1597
vi：Linux 系统默认的文本编辑器，基于命令行操作，功能强大。vimvi的增强版，支持语法高亮、多窗口编辑、插件扩展等功能，广泛用于程序开发。在~/.vimrc中配置快捷键：" 示例：将 F5 映射为保存并退出。
Linux—vi/vim命令详解（3000字）
牧魂的博客
10-27 6784
R 用随后输入的文本取代从当前光标开始至后面的若干字符，若新输入的字符数超过原有对应字符数，则多出部分就附加在后面，直到按 Esc 退出取代模式。[数字] S ：表示删除光标所在行的内容并进入插入模式开始输入，如果在之前加入数字，例如 5，则表示删除从当前光标开始往下 5 行内容并进入插入模式开始输入。[数字] s ：表示删除当前光标字符并进入插入模式开始输入，如果在之前加入数字，例如 5，则表示删除从当前光标开始的 5 位字符并进入插入模式开始输入。o ，O：o 表示在光标所在的下面插入新的一行输入，；
精选资源
Linux vi/vim 常用操作思维导图
02-19
Linux系统中，vi是一个非常强大的文本编辑器，广泛用于Unix-like系统中进行文档编写和程序代码的编辑。vim是vi编辑器的增强版本，它不仅具备vi所有的功能，还增加了很多增强功能，例如语法高亮、多级撤销等。以下...
【头歌实践教学平台 Linux vi/vim编辑器】
weixin_74934838的博客
05-17 1794
通常情况下我们在图形化界面对文件编辑操作步骤为:(1)创建一个文件，(2)打开文件进行编辑，(3)保存编辑内容，(4)关闭文件。当我们工作在Linux命令行模式时，我们如何对一个文件进行编辑操作，此时我们就可以使用vi/vim命令来对文件编辑，而依赖于图形界面。本关的测试需要用户在右侧的命令行下完成，用户只需将需要完成的命令在右侧命令行下直接操作即可，然后点击评测按钮，平台会自动验证用户是否按照要求去检测结果。本关任务：在命令行模式下，使用vi/vim命令来查看已存在文件，并保存退出vi/vim。
基于Java+SpringBoot+Vue的家具网上商城系统设计与实现源码及文档
最新发布
12-21
本项目旨在构建一个基于Web的家具在线销售平台，该系统致力于实现家具商品的高效数字化管理与用户交互。平台核心功能涵盖：主页展示、个人中心、用户账户管理、家具分类维护、商品信息管理、订单处理及系统配置等模块。管理员通过预设凭证登录后，可全面管理平台的各项业务与数据。 技术实现采用Spring Boot与Node.js作为后端支撑，结合Vue.js前端框架及Element UI组件库，数据库选用MySQL，项目管理依赖Maven。开发环境推荐使用IntelliJ IDEA，同时兼容Eclipse。系统遵循浏览器/服务器（B/S）架构模式，确保跨平台访问的便捷性。 部署时需配置数据库连接参数，相关设置在项目资源文件中指定。初始化数据库可执行提供的SQL脚本。应用启动后，管理员可通过特定路径访问后台管理界面，普通用户则通过前端入口浏览与购买商品。具体技术细节与操作流程可参考附带的文档资料。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
推荐系统基于Java+Vue的联邦学习隐私保护模型设计：分布式协同推荐架构与安全通信实现 项目介绍 基于java+vue的联邦学习的隐私保护推荐系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-21
内容概要：本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构，使用户数据在本地完成模型训练，仅上传加密后的模型参数或梯度，通过中心服务器进行联邦平均聚合，从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计，包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块，并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时，系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示，Java后端支撑高并发服务与日志处理，形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例，如特征提取、模型聚合、加密上传等，增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群：具备一定Java和Vue开发基础，熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术，从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标：①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法；②掌握隐私保护机制（如加密传输、差分隐私）与模型聚合技术的集成；③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型；④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议：建议结合代码示例深入理解联邦学习流程，重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑，同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展，适用于科研验证与工业级系统原型开发。
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告.docx
12-21
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告
遗传算法的原理及其在实践中的应用（PDF格式）
12-21
源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
第4讲：RGB-LED 传感器实验.mp4
12-21
Arduino智能硬件开发实战项目
基于MATLAB的频谱图与Bode图绘制方法及实现
12-21
在实验数据处理过程中，频谱图的生成通常涉及多种分析方法。其中，自相关函数法通过计算信号时间序列的自相关特性来估计功率谱密度。另一种常用方法是自回归模型法，该方法基于信号的前期观测值构建线性预测模型，进而推导出频谱分布。这两种技术均被广泛应用于从实验数据中提取频域特征，以实现对信号能量在不同频率上分布状况的可视化呈现。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
RBF神经网络训练：MATLAB实现与源码解析
12-21
【达摩老生系列作品，品质经过严格验证与实测调校】 资源标题：基于径向基函数神经网络的训练实现（MATLAB完整源代码包） 资源类别：MATLAB完整项目工程文件 内容说明： 本资源包含一套经过完整测试与调试的MATLAB源代码，能够确保在标准环境中顺利运行。若在使用过程中遇到执行问题，可提供运行指导或适配调整方案。 适用对象：适用于机器学习及神经网络领域的初学者，以及具备一定编程经验的开发人员。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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