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我也要
sed "$line a\\(多加一个\，防止后面的$value被转义)$value" $filesed "$line a\ (注意此处有空格,要在下一行添加文本)
$value(如果想换行要把"写到下一行)
" $filesed "2 a\\xxx" test.txtsed "2 a\
xxx
" test.txt使用ACOLITE对OLCI影像进行大气校正+批处理
使用ACOLITE对OLCI影像进行大气校正+批处理
sed命令---对文件内容增删改查
sed简介： 是一种流编辑器，它是文本处理中非常中的工具，能够完美的配合正则表达式使用，功能不同凡响。处理时，把当前处理的行存储在临时缓冲区中，称为“模式空间”（patternspace），接着用sed命令处理缓冲区中的内容，处理完成后，把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行，这样不断重复，直到文件末尾。 sed命令的执行流程： sed命令是把文件一行行的读到内存中当成一行处理， 它也被称为流编辑器，跟车间中的流水线一样，一行一行的逐个处理。获取到需要的内容后显示到屏幕上。 sed原理： sed 读取一行
2021 buaa 计组上机P0 logisim 3道课上考试题
每年题目都不一样，但看看往年题可以帮助查缺补漏 第一题：组合逻辑设计 4人（1个组长和3个组员）对议题进行投票表决。组长有一票否决权。如果组长一票否决，则议题被否决。如果组长正常投票（同意、反对或者弃权），则统计同意的人数和反对的人数。当同意人数大于反对人数，则议题通过，否则议题被否决。 请设计组合逻辑电路，实现这样子的一个投票表决器 同意 反对 弃权 一票否决 组长信号 00 01 10 组员信号 00 01与11 10 第2题 时序逻辑电路设计 设计一个Mealy型电路，若序列的
sed命令的a、c、q命令
在前面都已经知道了d、p、-n、s///g等的用法。 --------------------------------------------------- sed中，a命令是指在匹配的位置后面插入新的内容。 c命令是说将在匹配模式空间的指定行用新文本加以替代。 看例子： zoer@ubuntu:~$ cat data naughty is a boy cc is a girl zoer
GitLab社区版vs企业版：本地部署性能对比与选型建议（含实测数据）
本文深入对比GitLab社区版(CE)与企业版(EE)在本地部署中的性能差异与功能特性，提供实测数据与选型建议。测试显示EE版在并发克隆、CI流水线启动等场景性能提升显著，尤其适合需要高级安全合规与CI/CD功能的团队。文章还包含硬件配置指南与成本效益分析，帮助技术决策者做出明智选择。
使用 Simulink 和 Simscape Electrical 工具箱设计一个 Buck 转换器系统
Buck 转换器（降压转换器）是一种常用的 DC-DC 转换器，用于将较高的输入电压转换为较低的输出电压。为了评估其抗干扰能力，我们可以在模型中引入不同的干扰源，并观察系统的响应情况。电网电压波动：输入电压的变化。负载突变：负载电阻或电感的变化。电磁干扰：高频噪声或脉冲干扰。通过模拟这些干扰，我们可以分析系统的动态响应特性，并采取相应的措施来提高系统的抗干扰能力。
Linux shell sed 命令详解
详细的sed命令详解，请参考https://my.oschina.net/u/3908182/blog/1921761 一、sed命令 工作机制：每次读取一行文本至“模式空间(pattern space)”中，在模式空间中完成处理；将处理结果输出至标准输出设备； 语法：sed [OPTION]... {script} [input-file]... 参数 说明 -r 支持扩...
华为MetaERP在财务模块（GL/AP/AR/FA）及子账模块效率优化、月末关账加速、与外部系统对账方面，已形成一套**“并行+实时+智能化”**的完整技术方案
华为MetaERP推出"并行+实时+智能化"技术方案，显著提升财务模块效率：1）采用三级并行策略和内存计算，使子账模块单任务处理时间从142分钟降至9分钟；2）通过并行关账架构将月末关账时间从68小时压缩至7.2小时；3）运用AI智能对账提升效率50%，并支持异步流程和区块链审计。典型场景测试显示月结耗时下降89%，CPU利用率提升116%。方案建议分阶段实施，注意依赖分析、任务粒度设计和性能监控，避免过度并行。该方案已有效解决大型集团财务处理效率低、关账慢、对账难等痛点。
sed应用
sed命令基础应用
升级最新IDEA版本（2022.1.1）
升级最新IDEA版本（2022.1.1）
激光雷达与相机外参标定（附open3d python代码）
现在的激光雷达与相机的标定程序基本都是Ubuntu框架下面的，并且都是C++代码，需要安装的依赖也比较复杂，于是自己写了一个python版本的标定程序，依赖非常简单，Windows系统也可以运行。我这里用的大疆的雷达，点比较密集，更容易用我这种方法标定，旋转的16，32线的雷达也可以用这种方法标定，只是标定点会相对难选取一些。2 手动在点云上选取N个标定点（每个点都对应图像上的点，顺序也要一致）3 通过PNP方法计算出二者的旋转投影矩阵，也就是外参矩阵。1 手动在图像上面选取N个标定点。
mac中的sed用法的区别
我只想说。。优快云的新编辑器很好用的样子 啊哦。。。command+Q退出了 呵呵呵呵呵 这样对待我们mac用户真的好吗 ๑•́₃•̀๑以下正文大家都知道，mac是BSD的扩展，所以很多命令和Linux是不一样的。当然Linux也有它自己的扩展，大家肯定都是用户能更好更安全的使用shell命令。但是Mac的sed的确不太好用，手册也写的不是很懂。还没有example…这里做一些并不完全的总结。 所
自建 HTML获取腾讯六宫格点选图片验证码素材，实现刷新批量获取图片方便训练
通过自建 HTML 页面，可以方便地获取腾讯六宫格二维码素材，不仅过程简单，而且可以灵活配置各种参数。希望这篇文章能帮助到需要相关素材的小伙伴。如果你有其他问题或者更好的方法，欢迎留言交流！
sed 去掉所有的换行符
sed 替换所有的换行符，命令如下 echo -e "hello\nworld" | sed ':label;N;s/\n//g;b label' :label; 定位标签，用来实现跳转处理，名字随便取(label),后面的b label就是跳转指令 N; N是sed的一个处理命令，追加文本流中的下一行到模式空间进行合并处理，设定换行符可见 s/\n//g; s是sed的替换命令，将换行符替换为冒号 b label 或者 t label b / t 是跳转命令，跳转到指定标签 上述命令
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
linux 正则 mac,Mac 上简单使用 Sed
有时我们需要通过脚本简单修改某个文件中的某个值时，可以用到 Sed 命令的。一、安装如果已安装请忽略，没有安装需要 install 下brew install gnu-sed二、简单使用注意： Linux Mac 下使用是略有不同的，此处以 Mac 使用的。举例子，直接替换$ cat test.txt12345aaaCCC$ sed -i "" "s/12345/Hello/" test.txt$...
Devexpress16.2.6破解工具
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Linux：使用sed命令替换文件内容实操及各种报错问题解决
sed 是一种几乎可以应用在所有 UNIX 平台（包括 Linux）上的轻量级流编辑器。sed 有许多很好的特性。首先，它相当小巧，通常要比你所喜爱的脚本语言小多倍。其次，因为 sed 是一种流编辑器，所以，它可以对如管道这样的标准输入中接收的数据进行编辑。因此，无须将要编辑的数据存储在磁盘上的文件中。因为可以轻易将数据管道输出到 sed，所以，将 sed 用作强大的 Shell 脚本中长而复杂的管道很容易。sed 主要是用来将数据进行选取、替换、删除、新増的命令。
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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
[shell] sed 插入多行文本
用 sed 命令插入多行文本，感觉这个操作有点费劲，所以在这记录一下。 ???? 文章来源：《[shell] sed 插入多行文本》 1. 脚本意图 删除 2 - 7 行的文本。 从第 2 行插入多行文本。 2. 脚本使用 ./script your_path 3. 脚本源码 #!/bin/sh work_path=$(dirname $0) cd $work_path work_path=$(pwd) if [ $# -ne 1 ]; then echo "./script
mac shell下sed的用法
原有的sed命令在linux下正常，但切换到mac下执行各种报错，查阅资料了解到mac系统是原生于bds系统的，sed命令和gnu不同，区别如下：1.替换文件内容----替换匹配到的下行将0修改为1 linux下： $sed -i '' '/com/n;s/0/1/' project.pbxproj mac shell下：$sed -i '' '/com/n;s/0/1/' project.pb...
Shell之Sed命令-yellowcong
Sed可以用来替换文本，sed -i '/xx/xxx/p' file来替换文件类容，-i表示更改文件，如果不加上参数-i,只是替换了，但是没有写入到文件里面。还有，路径的替换是比较特殊的，需要特别的注意
Mac下的sed命令
lz最近在学习sed命令，此命令非常好用，是针对文本中的每一行而言的，可以和awk对比，awk是每一列。但是因为mac系统用的是原生的bsd系列，而一般的linux系统用的是gnu系统，所以两者在某些命令中还是有区别的，此博客就是来研究下具体sed命令在mac和linux系统的一些区别。 1、在某一行下插入一行新的 一般在linux下，采用的是 sed "$line a\\(多一个\，用来防止
Mac下执行sed总是报错：command a expects \ followed by text
linux下可以直接执行sed命令，mac下总是报错：command a expects \ followed by text 通过搜索发现，mac下不能直接使用sed，需要使用gsed命令，但是需要先下载gnu-sed brew install gnu-sed 安装成功后，再次执行命令成功 (base) ➜ ~ gsed '2 a newline' test.txt root root newline hello 参考：https://www.zhiqiexing.com/87.
sed命令在Mac和Linux下的不同
's#/中国/.*街道#/中国/华东/街道#g' 也就是 把'中国/xxxxxx任意多个字符xxxxx街道'，替换为'中国/华东/街道'而用'\r\n'作为换行符的文件（windows文件），用Linux或mac的vim打开时 会将\r显示成^M。（1）Windows系统里，文件每行结尾是'<回车><换行>', '\r\n'（2）Mac系统里， 文件每行结尾是'<回车>'，即'\r'（3）Unix系统里， 文件每行结尾是'<换行>'，即'\n'更多相关问题,可参考。
sed Mac和其他Linux上的用法区别
之前一般在linux上开发，最近经常在MacOS上本地开发，所以记录下Mac上使用时遇到的问题，here you go ~ 1. sed原地修改文件 使用参数-i extension，extension是Mac上强制需要指定的，解释如下：使用参数-i extension，extension是Mac上强制需要指定的，解释如下： -i extension Edit files in-place, s...
linux：文件替换的三种方式sed、awk、perl
linux：文件替换的三种方式sed、awk、perl
Mac 下sed命令报错：sed: 1: command a expects \ followed by text
在linux（centos等）环境中，执行sed -i 's/aaa/bbb/' test.txt，执行成功，但是在Mac中执行报错。 原因是Mac中用i命令进行替换时，强制要求备份 sed -i '一个路径''s/aaa/bbb/' test.txt 如果不想备份，可以直接使用 sed -i '''s/aaa/bbb/' test.txt，路径使用''单引号代替 ...
Linux之sed命令(包含MacOS使用方法)
Linux下的sed命令是一种流编辑器，用于在命令行中对文本进行处理，常见的操作如：添加、修改、删除、追加等。当所用系统为MacOS时，直接使用sed会出现此类报错，处理方法如下：解决方案1：sed命令改写 --> 添加一个空串改写为解决方案2：调整mac下的sed命令 --> 安装gnu-sed本人建议使用第二种方式解决，一劳永逸。extra：在使用sed新增一行时会使用到，macOS会把反斜杠解析为命令结束字符，后面不允许携带新字符，导致报错，只能通过把命令分割成两行内容。
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