linux指令(vi编辑器的使用)

vi编辑器的使用


1.VI(visual interface)文本编辑器


2.系统默认安装好的(精简)


3.启动vi:直接在命令行输入vi即可,在哪个目录下启动,默认保存在哪个目录下


4.vi启动后分为3种模式:


 插入模式:文字的编辑,内容的输入

 命令模式:执行相应的命令(如:查找,替换,复制,粘贴,剪切...)
 
        末行模式:特殊的命令模式(对文档进行保存,关闭..)


5.如何切换模式
 
   命令模式----插入模式(i或insert)
 
   插入模式----命令模式(ESC)
 
   命令模式----末行模式(:)
 
   末行模式----命令模式(ESC)


6.命令模式下:
 

  光标的移动:上下左右方向键或(k,j,h,l)
 
  行号的显示与隐藏:set nu/set nonu
 
  撤销:u
 

文本的复制: 

   yw(复制从光标开始向后的一个单词)
   
   nyw(复制从光标开始向后的N个单词)
   
   yy(复制从光标开始一行文本)
   
   nyy(复制从光标开始的n行文本)
 
   文本的粘贴:p


7.末行模式下:(在命令模式下输入:)

 
    文件的命名::f 文件名
 
    文件的保存:w
 
    文件的退出:q(q!表示不保存直接退出,wq保存退出)
 
    将N1到N2的内容复制到N3开始的行:N1,N2 co N3
 
    N1到N2的内容复制到N3开始的行:N1,N2 m N3

 
    光标的跳转:
    直接输入n,n表示行号。
 
    删除行:d 删除当前行
 
    删除多行:nd 删除n行
 
    删除一个区间:N1,N2 d
 


文件的查找和替换:

  
    直接输入?|/后面输入要查找的字符串即可
  
    将查找的内容写入到另外的文件当中:?str/w file
  
    将查找的内容替换:N1,N2  s/str1/str2/g  str1查找的内容 st:r2替换的内容 /g表示替换当前行 n1,n2表示范围
 
    vi可以同时打开多个文件,文件之间的切换可以通过next和prev来实现 
 

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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