VIM 命令

OmelasShell OmelasShell 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 600+累计阅读 695平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄15年
关注
转载 最新推荐文章于 2026-06-03 16:52:44 发布 695 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
vim 命令详解 命令 简单说明:w 保存编辑后的文件内容，但不退出vim编辑器。这个命令的作用是把内存缓冲区中的数据写到启动vim时指定的文件中。:w! 强制写文件，即强制覆盖原有文件。如果原有文件的访问权限不允许写入文件，例如，原有的文件为只读文件，则可使用这个命令强制写入。但是，这种命令用法仅当用户是文件的属主时才适用，而超级用户则不受此限制。:wq 保存文件内容后退出vim编辑器。这个命令的作用是把内存缓冲 阅读详情

index.html

index

本文件列出了所有可用的命令

插入模式

insert-index

<C-i>
启用外部编辑器
<C-]>
展开一个插入模式的缩写

普通模式

normal-index

<C-^>
选择上次打开的标签页，或是第  [count] 个标签页
<C-a>
将URL末尾的数字加 1 并打开
<C-b>
向上翻一页
<C-c>
停止加载当前页面
<C-d>
将缓冲区中的窗口向下滚动
<C-f>
向下翻一页
<C-g>
显示当前的文件名
<C-i>
前进
<C-l>
重画屏幕
<C-o>
后退
<C-u>
将缓冲区中的窗口向上滚动
<C-v>
忽略下一次键盘输入
<C-x>
将 URL 末尾的数字减 1 并打开
<C-z>
暂时屏蔽所有 Vimperator 的键盘绑定

<Esc>
回到页面内容

<F1>
打开帮助页面

<S-Tab>
键盘焦点回退
<Tab>
键盘焦点前进

0
滚动到页面的最左边
$
滚动到页面的最右边

A
切换当前 URL 的书签状态
B
显示缓冲区列表
D
删除当前缓冲区，打开左侧的标签页
F
打开快速提示模式并在标签页中打开链接
G
滚动到页面底部
H
后退
L
前进
M
将当前 URL 添加为快速标记
N
查找上一个匹配
O
参照当前页面地址打开一个或多个 URL
P
在新标签页中打开剪贴板中的内容
R
重新载入页面，忽略缓存
T
参照当前页面地址在新标签页中打开一个或多个 URL
Y
复制选取的文本或当前词

a
在命令行提示将当前 URL 加为书签
b
在命令行提示切换标签页
d
删除当前缓冲区
f
进入快速提示模式
h
向左滚动页面
i
进入光标模式
j
向下滚动页面
k
向上滚动页面
l
向右滚动页面
m
在光标处作标记
n
查找下一个匹配
o
打开一个或多个 URL
p
在当前标签页中打开剪贴板中的内容
q
将一个击键序列录制为一个宏
r
重新载入当前页面
t
在新标签页中打开一个或多个 URL
u
恢复被关闭的标签页
y
复制当前页面地址到剪贴板

;
进入扩展提示模式

:
进入命令行模式

~
打开家目录

/
正向搜索
?
反向搜索
*
正向查找光标下的词
#
反向查找光标下的词

N%
滚动到页面的  {count}% 处

'
跳转到当前页面中被标记的地方

@
运行宏

.
重复上一个键盘命令

]f
将焦点转移到下一个帧
[f
将焦点转移到上一个帧
]]
如果存在，打开 'next' 或 '>' 这样的链接
[[
如果存在，打开 'prev' 、'previous' 或 '<' 这样的链接

g$
切换到最后一个标签页
g<
重新显示上一条命令的输出
g0
切换到第一个标签页
g<C-g>
打印文件信息
gB
反向重复最后一个  :buffer[!] 命令
gF
使用外部编辑器查看页面源代码
gH
在新标签页中打开我的主页
gP
在新标签页中打开剪贴板中的 URL
gT
切换到上一个标签页
gU
访问网站的根域名
gb
重复最后一个  :buffer[!] 命令
gf
查看页面源代码
gg
滚动到页面顶部
gh
打开我的主页
gi
聚焦到上一次使用的文本输入框
gn
在新标签页中跳转到一个快速标记
go
在当前标签页中跳转到一个快速标记
gt
切换到下一个标签页
gu
访问父目录

ZQ
退出且不保存会话
ZZ
退出并保存会话
zI
放大当前页面
zM
快速放大当前页面
zO
缩小当前页面
zR
快速缩小当前页面
zZ
设置当前页面的缩放比例
zi
放大当前页面中的文本
zm
快速放大当前页面中的文本
zo
缩小当前页面中的文本
zr
快速缩小当前页面中的文本
zz
设置当前页面文本的缩放比例

编辑命令行（Command-line）

ex-edit-index

<C-c>
不执行命令并退出命令行模式

<C-]>
展开一个命令行模式的缩写

<Up>
在命令行历史中找出和当前命令行吻合的前一条命令，补全当前命令行
<Down>
在命令行历史中找出和当前命令行吻合的后一条命令，补全当前命令行

<Tab>
根据  'wildmode' 选项补全光标前的词
<S-Tab>
当  'wildmode' 选项包含 "full" 时，用上一个完全匹配将其补全

Ex 命令

:indexex-cmd-index

:!
运行一条命令
:abbreviate
为键序列设置一个缩写
:abclear
删除所有缩写
:addons
管理可用的扩展和主题
:autocmd
在事件发生时自动执行命令
:back
后退
:bdelete
关闭当前标签页
:beep
发出系统蜂鸣声
:bmark
加入一条书签
:bmarks
列出或打开多个书签
:buffer
切换标签页
:buffers
列出所有标签页
:cabbrev
为命令行模式的键序列设置一个缩写
:cabclear
删除所有命令行模式的缩写
:cd
改变当前目录
:cmap
为命令行模式的键序列设置一个映射
:cmapclear
删除所有命令行模式的映射
:cnoremap
为命令行模式的键序列设置映射，并禁止对映射后的键序列进行重新映射
:colorscheme
加载一个配色方案
:comclear
删除所有用户定义的命令
:command
列出自定义命令
:cunabbrev
删除一个命令行模式的缩写
:cunmap
删除一个命令行模式的映射
:delbmarks
删除一个书签
:delcommand
删除指定的用户定义命令
:delmacros
删除宏
:delmarks
删除指定的标记
:delqmarks
删除指定的快速标记
:delstyle
删除任意匹配的样式
:dialog
打开一个 Firefox 对话框
:doautoall
对所有缓冲区执行和指定 URL 匹配的自动命令
:doautocmd
对当前缓冲区执行和指定 URL 匹配的自动命令
:downloads
显示当前下载项的进度
:echo
显示表达式的值
:echoerr
将表达式的值显示为一条出错消息
:echomsg
将表达式的值显示为一条通知消息
:emenu
从命令行调用指定的菜单项
:execute
将参数作为一条 Ex 命令执行
:exusage
列出所有 Ex 命令和简短的描述
:finish
停止加载脚本文件
:forward
前进
:hardcopy
打印当前页面
:help
显示帮助
:highlight
定制 Vimperator 的样式
:history
显示最近访问过的 URL
:iabbrev
为插入模式的键序列设置一个缩写
:iabclear
删除所有插入模式的缩写
:imap
为插入模式的键序列设置一个映射
:imapclear
删除所有插入模式的映射
:inoremap
为插入模式的键序列设置映射，并在禁止对映射后键序列进行重新映射
:iunabbrev
删除插入模式的一个缩写
:iunmap
删除插入模式的一个映射
:javascript
使用 eval() 函数运行一段 Javascript 脚本
:jumps
显示跳转列表
:let
设置或列出一个变量
:loadplugins
立即加载所有未被加载的插件
:macros
列出所有宏
:map
为键序列设置一个映射
:mapclear
删除所有键盘映射
:mark
标记页面的当前位置
:marks
显示当前页面中的所有位置标记
:messages
显示之前收到的消息
:mkvimperatorrc
将现有的映射和被改变的选项写入配置文件
:nohlsearch
关闭搜索高亮
:noremap
为键序列设置映射，并在禁止对映射后键序列进行重新映射
:normal
执行普通模式命令
:open
在当前标签页中打开一个或多个 URL
:optionusage
列出所有选项和简短的描述
:pageinfo
显示页面信息
:pagestyle
应用不同的样式表
:play
重放一个宏
:preferences
显示 Firefox 的首选项对话框
:pwd
显示当前目录名
:qmark
将一个 URL 用一个字母标记以便快速访问
:qmarks
显示所有快速标记
:quit
关闭当前标签页
:quitall
退出 Vimperator
:redraw
重画屏幕
:reload
重新加载当前页面
:reloadall
重新加载所有标签页
:restart
强制浏览器重启
:runtime
从  'runtimepath' 的每个目录中的指定文件读取命令并执行
:saveas
保存当前页面
:sbclose
关闭侧栏
:scriptnames
列出所有已读取的脚本文件名
:set
设置一个选项
:setglobal
设置全局选项
:setlocal
设置局部选项
:sidebar
打开侧栏
:style
设置 Vimperator 和网站的样式
:source
从文件中导入 Ex 命令
:stop
停止加载页面
:tab
执行一条命令并在一个新标签页中输出结果
:tabdetach
将当前标签页分离到一个新浏览器窗口中打开
:tabduplicate
复制当前标签页
:tablast
切换到最后一个标签页
:tabmove
将当前标签页移动到第 N 个标签页之后
:tabnext
切换到下一个或是第  [count] 个标签页
:tabonly
关闭其他所有标签页
:tabopen
在新标签页中打开一个或多个 URL
:tabprevious
切换到上一个标签页或是上  [count] 个标签页
:tabrewind
切换到第一个标签页
:time
统计一段代码或者多次重复运行一条命令的用时
:unabbreviate
删除一个缩写
:undo
重新打开已关闭的标签页
:undoall
重新打开所有已关闭的标签页
:unlet
删除一个变量
:unmap
删除一个映射
:version
显示版本信息
:viewsource
查看当前页面的源代码
:viusage
列出所有的映射和简短描述
:winclose
关闭窗口
:winopen
在新窗口中打开一个或多个 URL
:wqall
保存会话并退出
:zoom
设置当前页面的缩放比例

选项

option-index

'activate'
标签页是否被自动激活
'cdpath'
执行  :cd 命令时搜索的目录列表
'complete'
:[tab]open 命令提示的备选项
'defsearch'
默认的搜索引擎
'editor'
外部编辑器
'errorbells'
显示出错信息时发出铃声
'eventignore'
应该被忽略的自动命令触发事件名称的列表
'exrc'
是否允许读取当前目录中的 RC 文件
'extendedhinttags'
描述可被  ; 激活的可提示（hintable）元素的 XPath 字符串
'focuscontent'
加载页面后是否保持普通模式
'followhints'
回车  <Return> 在提示模式的行为
'fullscreen'
是否全屏显示
'guioptions'
显示或隐藏诸如菜单或工具栏的图形界面元素
'helpfile'
主帮助文件的名称
'hintmatching'
链接的匹配方式
'hinttags'
描述可被  f 和  F 激活的可提示（hintable）元素的 XPath 字符串
'hinttimeout'
选择非唯一时自动打开选定提示前的超时时长
'history'
命令行历史存储的 Ex 命令和搜索模式的数量
'hlsearch'
高亮上次搜索的匹配结果
'ignorecase'
忽略匹配模式中的大小写
'incsearch'
增量搜索
'insertmode'
将插入模式作为文本区域内的缺省模式
'laststatus'
显示状态栏
'linksearch'
将搜索局限于链接文字
'loadplugins'
在启动时加载插件脚本文件
'messages'
消息历史存储的消息数量
'more'
在信息超出一个屏幕时是否暂停显示
'newtab'
缺省情况下哪些 Ex 命令应该自动打开一个新的标签页输出结果
'nextpattern'
定义 'next' （下一页）模式的字符串
'online'
设置“脱机工作”选项
'pageinfo'
:pa[geinfo] 显示的信息
'popups'
弹出窗口的显示方式
'preload'
可以加快第一次补全历史或书签时的响应速度
'previouspattern'
定义 'previous' （上一页）模式的字符串
'runtimepath'
运行时文件搜索目录列表
'scroll'
<C-u> 和  <C-d> 命令滚动的行数 
'shell'
执行  :! 和  :run 命令使用的 shell
'shellcmdflag'
执行  :! 和  :run 命令时传递给 shell 的参数
'showmode'
是否在命令行中显示当前模式
'showstatuslinks'
是否在状态栏中显示光标下链接的地址
'showtabline'
标签栏的显示模式
'smartcase'
在模式中含有大写字母时是否忽略  'ignorecase' 选项
'suggestengines'
使用搜索引擎提供自动完成选项
'titlestring'
改变浏览器窗口的标题
'urlseparator'
用来分隔多个 URL 所使用的正则表达式
'usermode'
使用最少的样式表来显示当前网站，使之容易访问
'verbose'
显示的消息的级别
'visualbell'
在出错时使用可视铃声代替蜂鸣声
'wildcase'
补全匹配时对大小写的敏感度
'wildignore'
补全文件名时忽略的文件名模式的列表
'wildmode'
命令行自动补全的工作模式
'wildoptions'
命令行自动匹配如何完成
'wordseparators'
提示匹配（hintmatching）时的分词器

收录于
转载

当前文章被收录于：

转载
23 篇文章 0 人学习
订阅专栏 查看详情
标签
#vim #url #javascript #buffer #firefox
#脚本
【Vim】Vim 的常用命令 Vim 的常用命令 一、Vim 的模式 normal 模式: 大部分命令执行 insert 模式: 实现对文件内容的执行 visual 模式: 实现多行的编辑 vim 命令模式: 实现文本内容之外的操作 模式之间的转换: normal --> insert i : 在光标前插入 insert I : 在光标后插入 Insert in header o : 在下一行插入 one line insert O : 在上一行插入 One Line Insert before a : 在 阅读详情

相关推荐

STM32版CCD线性摄像头寻线寻迹小车_stm32接ccd

目前大多数的小车寻线寻迹都是用红外对管寻线，这是比较简单也比较成熟的技术方案，且成本也低。本文将介绍使用CCD线性摄像头寻线寻迹。TSL1401 线性传感器由一个 1x128 的光电二极管阵列、相关的电荷放大电路以及一个内部像素数据保功能组成。内部像素数据保功能可以为所有像素点提供同时积分的开始和停止时间。该阵列由 128 个像素组成，每个像素的感光面积为 3,524.3 平方微米。像素之间的间隔为 8μm。内部控制逻辑简化了操作，该模块需要串行输入（SI）信号和时钟信号（CLK）。

2401_87557129的博客 3229

vimの自动补全ex命令

:col C+d 会列出列表，按Tab补全。S+Tab反向补全。 配置 set wildmode=longest,list 以bash shell的方式工作 ///////////////////////////////////////////////////////////////////// set wildmenu set wildmode=full 以zs

mengtianwxs的专栏 614

2017全国大学生电子设计大赛B题 | 板球控制系统（四）机械设计相关

转载请注明出处。   转眼2019了诶，可能有些同学又该问了，哇向阳哥，你这个鸽子放的好，转眼大半年了一年都没更新，我也知道啊，说好的源码呢，挖的机械的坑呢？咕咕咕咕我也不想啊，我这不是懒吗！过年有空了，又到了收红包泡妹子玩游戏.......呸，学习准备比赛码代码的时候了，终于有点空闲，于是乎今晚先把机械的大坑填了。     咱话先说在最前面。机械这玩意，靠经验，也考想象力，更要命的还是出了...

王向阳的博客 3万+

号称世界上最牛的vimrc

""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""" " User configuration """"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""" " turn off nice effect on status bar title let perf

jerry_zjunwei的专栏 4126

从零搭建AGV避障系统：我用激光雷达+树莓派视觉模块踩过的那些坑

本文分享了基于树莓派与国产激光雷达从零搭建低成本AGV避障系统的实战经验。针对复杂仓库环境，详细剖析了激光雷达数据噪声、视觉模块算力瓶颈、IMU漂移等核心挑战，并提供了多传感器融合、软件架构设计与避障决策的具体解决方案，为中小型自动化改造项目提供了宝贵参考。

git9versioner的博客 987

[AI] 本地部署 Dify 遇到 Internal Error？一文彻底解决密码不一致引发的问题

摘要：Dify本地部署常见InternalError错误主要由配置残留或密码不一致导致，特别是修改.env文件后未同步清除数据库记录。彻底解决方案包括：1)清理Docker数据；2)删除旧配置和数据库；3)还原源代码；4)重建.env文件；5)重新初始化部署。关键提醒：记录部署路径、备份.env文件并妥善保存密码。该错误本质是配置冲突，最有效方法是完全重置而非调试，保持清晰的部署管理可避免多数InternalError问题。（149字）

技术小甜甜：传播可落地技术，帮助个人和企业降低解决真实场景问题的成本 439

Vimrc个人设置

"插件及配置download: http://download.youkuaiyun.com/source/3220280 "F1~F12快捷键映射 ""{{{ map :BufExplorer nnoremap :A map :TlistToggle "map : LookupFile "插件中已映射 noremap :make nnoremap :Grep map :NERDTreeToggle. "nmap :SrcExplToggle nnoremap :A

Dolphin's Blog 3447

自己的搭建的slam机器人建图导航测试

1、前言 这里是对自己搭建的slam机器人建图导航的功能测试，原本并不想写这一篇的，因为每个小伙伴的需求都不一样，但是发现还是有同学有需求，于是就有了这一篇。本篇属于说明分享类文章，不涉及细节解释。按照步骤操作即可。 本次测试需要建图算法my_slam_gmapping、导航框架navigation、以及explore_lite功能包、mbot_teleop键盘控制功能包等。 环境：ubuntu mate 16.04 + ROS Kinetic 功能包下载：在公众号：小白学移动机器人，发送：建图导航测试，即

「小白学移动机器人」一个专注分享移动机器人相关知识的公众号！ 8709

vi编辑器的学习使用（二十八）

Vim编辑器是一个高可定制的编辑器.他会提供给我们相当多的选项可用.在这一部分我们会谈到一些如何用这些选项来定制我们的编辑器的外观和行为.Vim编辑器有许多设定选项的方法.一般情况下要设定一个选项,我们可以用下面的命令::set option=value这样的设置方法是在大多数的情况下都可以很好的来工作的.真值选项的设置可以用下面的命令::set option如果要重置我们可以用下面的命令::se

2015

在isaacsim仿真系统进行遥操作(设备是quest3)：怎么让遥操作设备（quest3）在Isaac sim系统中控制机械臂并把其中的参数传输出来？？

我长期专注 Python 爬虫工程化实战，主理专栏 👉 《Python爬虫实战》：从采集策略到反爬对抗，从数据清洗到分布式调度，持续输出可复用的方法论与可落地案例。内容主打一个“能跑、能用、能扩展”，让数据价值真正做到——抓得到、洗得净、用得上。

**My Coding Family** 944

老旧项目重构踩坑记：Claude Code 渐进式重构的 4 个关键阶段

揭示在老旧 Java/Spring Boot 项目中实施渐进式重构的关键实践，聚焦 Claude Code 如何通过契约化建模（CLAUDE.md）、显式上下文控制与不可变接口约束，实现安全、可验证的模块化演进，避免连锁故障。

weixin_28728443的博客 50

Vim_配置选项说明

vim_set配置方法及选项说明

shuimeng的专栏 4640

【Agent实战】Agent Skills 深度解析：从原理到落地的完整指南

本文深入解析了Agent Skills的概念及其在AI协作中的实际应用。Skill是一种可被AI按需发现和加载的任务执行说明书，它将团队经验、规则和步骤固化为结构化文档，如SKILL.md。文章阐明了Skill与Prompt、MCP、Function Calling的关系，强调Skill专注于"怎么做"而非底层能力。重点介绍了SKILL.md的编写规范，包括元数据命名规则、描述技巧和正文内容优化，旨在帮助开发者高效构建可复用的知识资产，提升Agent的任务执行稳定性与专业性。通过清晰的示例和对比，为AI架构

少说，多做 119

vim命令合集详解

vim命令合集详解

不会C++、害怕嵌入式且不爱看动漫的小趴菜 2万+

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值

VIM中的保存和退出、VIM退出命令、如何退出vim编辑、VIM命令大全

退出命令是，按ESC键 跳到命令模式，然后输入q（不保存）或者wq（保存） 退出。 其他退出命令：:w 保存文件但不退出vi :w file 将修改另外保存到file中，不退出vi :w! 强制保存，不推出vi :wq 保存文件并退出vi :wq! 强制保存文件，并退出vi :q 不保存文件，退出vi :q! 不保存文件，强制退出vi :e! 放弃所有修改，从上次保存文件开始再编辑

陈云峰技术博客 45万+

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！

vim编辑命令

一、启动vim: 在命令行窗口中输入以下命令即可： 1.Vim 直接启动vim 2.Vim filename 打开vim并创建名为filename的文件 二、文件命令 1.打开单个文件 vim file 2.同时打开多个文件 vime file1 file2 file3 3.在vim窗口中打开一个新文件 :open file 4.在新窗口中打开文件 ...

LOVE_Me__的博客 8499

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

vim命令

a 启动编辑 esc 退出编辑

小天花藏 1万+

vim命令大全

vim编辑器命令大全

种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在 4353

Linux 命令- vim 命令

Linux vim命令大全

习惯有你&的博客 2146

Linux的vim编辑命令

https://www.cnblogs.com/xiaolehong/p/15915733.html

qq_49367496的博客 2559

vim 命令重复

在vim中有很多的方式可以重复之前的命令 我介绍下自己遇到的三种情况。1，使用 . 在normal模式下重复上一次的动作2，在命令模式下，使用方向键选择以前的动作，:!!          Repeat last system command. :!  ↑        select  a  previous system command : ↑          

thinker的专栏 2万+

Vim命令合集

文章目录命令历史启动vim文件命令vim的模式导航命令插入命令查找命令替换命令移动命令撤销和重做删除命令拷贝和粘贴剪切命令退出命令窗口命令执行shell命令注释命令帮助命令其他非编辑命令 命令历史 以:和/开头的命令都有历史纪录，可以首先键入:或/然后按上下箭头来选择某个历史命令。 启动vim 在命令行窗口中输入以下命令即可 vim 直接启动vim vim filename 打开vim并创建名为f...

Monster丶ZF的博客 391

vim 的 global 命令

global命令介绍 global 命令的执行原理和执行流程是：global 命令会在指定的 range 范围内，标记所有匹配 pattern 的文本行，并对匹配的行逐行执行 Ex 命令。 Vim global命令形式为:[range]g[lobal][!]/{pattern}/[cmd]， 用于指示Vim在 [range] 界定范围内对 (不) 匹配模式 {pattern} 的文本行执行 Ex 命令 [cmd]。 range表示操作范围，Vim:global...

legend050709的专栏 1566

vim 命令

命令历史 以:和/开头的命令都有历史纪录，可以首先键入:或/然后按上下箭头来选择某个历史命令。 启动vim 在命令行窗口中输入以下命令即可 vim 直接启动vim vim filename 打开vim并创建名为filename的文件 文件命令 打开单个文件 vim file 同时打开多个文件 vim file1 file2 file3 ... 在vim窗口中打开一个新文件 :open file 在新窗口中打开文件 :split file 切换到下一个文件 :bn 切换到上一

zhm1002的博客 1019
上一篇： vimrc 备份
下一篇： jquerymobile局部渲染的各种刷新
点赞 0
评论 0
书签 书签 0
OmelasShell
OmelasShell
博客等级 码龄15年 5粉丝 6原创
+ 关注 专栏目录 订阅专栏
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值