Vim常用命令

Vi常用命令

vimtutor 这个命令可以查看vi使用教程有中文的

进入vi命令
命令描述
vi <file name>打开或创建文件,并将光标置于第一行首
vi +n <file name>打开文件,将光标置于第n行首
vi + <file name>打开文件,将光标置于最后一行首
vi -r <file name>vi编辑异常退出,可以用这个恢复文件
移动光标
命令描述
h光标左移一个字符
l光标右移一个字符
space[空格]光标右移一个字符
backspece[delete]光标左移一个字符
kctrl + p光标上移一行
jctrl + n光标下移一行
w光标右移一个字至字首
b光标左移一个字至字首
e光标右移一个字至字尾
)光标移到句首
(光标移到句尾
{光标移到段落开头
}光标移到段落结尾
n G光标移动到第n行首
n +光标下移到第n
n -光标上移到第n
n $光标移到第n行尾
H光标移到屏幕顶行
M光标移到屏幕中间行
L光标移到屏幕最后行
0数子0光标移到当前行首
$光标移到当前行首
屏幕翻滚
命令描述
Ctrol u向文件首翻半屏
Ctrol d向文件尾翻半屏
Ctrol f向文件尾翻一屏
Ctrol b向文件首翻一屏
n z将第n行滚至屏幕顶部,不指定n将当前行滚到屏幕顶部
插入文本
命令描述
i插在光标前
I插在当前行首
a插在光标后
A插在当前行位
o插在当前行之下新开一行
O插在当前行之上新开一行
r替换当前字符
R替换当前字符及其后的字符,至指按ESC
s删除光标选中的字,并进入插入模式
S删除指定数目的行,并进入插入模式
ncw nCW修改n个的字
nCC 修改n
删除复制
命令描述
ndwnDW删除光标处开始及其最后的呢n-1个字
d^删到行首
d$删到行尾
ndd删除当前行及其后n-1
x删除光标后的一个字符
X删除光标前的一个字符
u撤销上次操作
ynw复制n个单词
ynl复制n个字符
y$复制当前光标至行尾处
nyy复制n
p粘贴复制内容
搜索或替换
命令描述
/quo从光标开始处向文件尾搜索quo
?quo从光标开始处向文件首搜索quo
n在同一方向重复上一次的搜索命令
N在反方向重复上一次的搜索命令
:s/a1/a2/g不加g只会修改第一个,在当前行用a2替换a1
:n,ms/a1/a2/g将第nm行中所有的a1替换成a2
:%s/a1/a2/gcgc有提示功能将文件中的的a1都用a2代替
选项设置
命令描述
set all列出所有选项设置
set number显示行号
set nonu隐藏行号
set ignorance在搜索中忽略大小写
随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用,作为学校以及一些培训机构,都在用信息化战术来部署线上学习以及线上考试,可以与线下的考试有机的结合在一起,实现基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现在技术上已成熟。本文介绍了基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的开发全过程。通过分析企业对于基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的需求,创建了一个计算机管理基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的方案。文章介绍了基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的系统分析部分,包括可行性分析等,系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。 本基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现有管理员,校长,教师,学员四个角色。管理员可以管理校长,教师,学员等基本信息,校长角色除了校长管理之外,其他管理员可以操作的校长角色都可以操作。教师可以发布论坛,课件,视频,作业,学员可以查看和下载所有发布的信息,还可以上传作业。因而具有一定的实用性。 本站是一个B/S模式系统,采用Java的SSM框架作为开发技术,MYSQL数据库设计开发,充分保证系统的稳定性。系统具有界面清晰、操作简单,功能齐全的特点,使得基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现管理工作系统化、规范化。
【负荷预测】基于蚂蚁优化算法的BP神经网络在负荷预测中的应用研究(Matlab完整代码实现)内容概要:本文围绕基于蚂蚁优化算法的BP神经网络在电力负荷预测中的应用展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统神经网络的混合预测模型。通过利用蚂蚁优化算法对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化,有效克服了传统BP网络易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提升了负荷预测的精度与稳定性。文中详细阐述了模型构建过程,并提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现与应用。该方法适用于电力系统中短期负荷预测场景,对于提升电网调度效率和能源管理智能化水平具有重要意义。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力负荷预测相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电力系统负荷预测任务,提高预测准确性;②作为智能优化算法与神经网络结合的经典案例,用于学术研究与教学示范;③为后续改进其他元启发式算法优化神经网络提供技术参考与实现基础。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注蚂蚁算法的参数设置与BP网络的训练过程,可通过实际数据集进行模型验证与调参优化,进一步掌握其在实际工程问题中的应用技巧。
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