vi 命令大全

进入vi的命令 
vi filename :打开或新建文件,并将光标置于第一行首 
vi +n filename :打开文件,并将光标置于第n行首 
vi + filename :打开文件,并将光标置于最后一行首 
vi +/pattern filename:打开文件,并将光标置于第一个与pattern匹配的串处 
vi -r filename :在上次正用vi编辑时发生系统崩溃,恢复filename 
vi filename....filename :打开多个文件,依次进行编辑 

移动光标类命令
h :光标左移一个字符 
l :光标右移一个字符 
space:光标右移一个字符 
Backspace:光标左移一个字符 
k或Ctrl+p:光标上移一行 
j或Ctrl+n :光标下移一行 
Enter :光标下移一行 
w或W :光标右移一个字至字首 
b或B :光标左移一个字至字首 
e或E :光标右移一个字至字尾 
) :光标移至句尾 
( :光标移至句首 
}:光标移至段落开头 
{:光标移至段落结尾 
nG:光标移至第n行首 
n+:光标下移n行 
n-:光标上移n行 
n$:光标移至第n行尾 
H :光标移至屏幕顶行 
M :光标移至屏幕中间行 
L :光标移至屏幕最后行 
0:(注意是数字零)光标移至当前行首 
$:光标移至当前行尾 

屏幕翻滚类命令 
Ctrl+u:向文件首翻半屏 
Ctrl+d:向文件尾翻半屏 
Ctrl+f:向文件尾翻一屏 
Ctrl+b;向文件首翻一屏 
nz:将第n行滚至屏幕顶部,不指定n时将当前行滚至屏幕顶部。 

插入文本类命令 
i :在光标前 
I :在当前行首 
a:光标后 
A:在当前行尾 
o:在当前行之下新开一行 
O: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,直至按ESC键 
s:从当前光标位置处开始,以输入的文本替代指定数目的字符 
S:删除指定数目的行,并以所输入文本代替之 
ncw或nCW:修改指定数目的字 
nCC:修改指定数目的行 

删除命令 
ndw或ndW:删除光标处开始及其后的n-1个字 
do:删至行首 
d$:删至行尾 
ndd:删除当前行及其后n-1行 
x或X:删除一个字符,x删除光标后的,而X删除光标前的 
Ctrl+u:删除输入方式下所输入的文本 

搜索及替换命令 
/pattern:从光标开始处向文件尾搜索pattern 
?pattern:从光标开始处向文件首搜索pattern 
n:在同一方向重复上一次搜索命令 
N:在反方向上重复上一次搜索命令 
:s/p1/p2/g:将当前行中所有p1均用p2替代 
:n1,n2s/p1/p2/g:将第n1至n2行中所有p1均用p2替代 
:g/p1/s//p2/g:将文件中所有p1均用p2替换 

选项设置 
all:列出所有选项设置情况 
term:设置终端类型 
ignorance:在搜索中忽略大小写 
list:显示制表位(Ctrl+I)和行尾标志($) 
number:显示行号 
report:显示由面向行的命令修改过的数目 
terse:显示简短的警告信息 
warn:在转到别的文件时若没保存当前文件则显示NO write信息 
nomagic:允许在搜索模式中,使用前面不带“\”的特殊字符 
nowrapscan:禁止vi在搜索到达文件两端时,又从另一端开始 
mesg:允许vi显示其他用户用write写到自己终端上的信息 

最后行方式命令 
:n1,n2 co n3:将n1行到n2行之间的内容拷贝到第n3行下 
:n1,n2 m n3:将n1行到n2行之间的内容移至到第n3行下 
:n1,n2 d :将n1行到n2行之间的内容删除 
:w :保存当前文件 
:e filename:打开文件filename进行编辑 
:x:保存当前文件并退出 
:q:退出vi 
:q!:不保存文件并退出vi 
:!command:执行shell命令command 
:n1,n2 w!command:将文件中n1行至n2行的内容作为command的输入并执行之,若不指定n1,n2,则表示将整个文件内容作为command的输入 
:r!command:将命令command的输出结果放到当前行 

寄存器操作 
"?nyy:将当前行及其下n行的内容保存到寄存器?中,其中?为一个字母,n为一个数字 
"?nyw:将当前行及其下n个字保存到寄存器?中,其中?为一个字母,n为一个数字 
"?nyl:将当前行及其下n个字符保存到寄存器?中,其中?为一个字母,n为一个数字 
"?p:取出寄存器?中的内容并将其放到光标位置处。这里?可以是一个字母,也可以是一个数字 
ndd:将当前行及其下共n行文本删除,并将所删内容放到1号删除寄存器中。

VI的使用
--------------------------------------------------------------------------------

一、插入文本 
┌──┬────────────┐ 
│命令│描述          │ 
├──┼────────────┤ 
│i  │在当前字符前插入文本  │ 
├──┼────────────┤ 
│I  │在行首插入文本      │ 
├──┼────────────┤ 
│a  │在当前字符后添加文本  │ 
├──┼────────────┤ 
│A  │在行末添加文本     │ 
├──┼────────────┤ 
│o  │在当前行后面插入一空行 │ 
├──┼────────────┤ 
│O  │在当前行前面插入一空行 │ 
├──┼────────────┤ 
│R  │以改写方式输入文本   │ 
└──┴────────────┘ 
二、移动光标 
┌─────┬───────────┐ 
│命令   │描述         │ 
├─────┼───────────┤ 
│j或下箭头 │向下移动一行     │ 
├─────┼───────────┤ 
│k或上箭头 │向上移动一行     │ 
├─────┼───────────┤ 
│h或左箭头 │左移一个字符     │ 
├─────┼───────────┤ 
│l或右箭头 │右移一个字符     │ 
├─────┼───────────┤ 
│w     │右移一个词      │ 
├─────┼───────────┤ 
│W     │右移一个以空格分隔的词│ 
├─────┼───────────┤ 
│b     │左移一个词      │ 
├─────┼───────────┤ 
│B     │左移一个以空格分隔的词│ 
├─────┼───────────┤ 
│0     │移到行首       │ 
│Ctrl-F  │向前翻页       │ 
├─────┼───────────┤ 
│Ctrl-B  │向后翻页       │ 
├─────┼───────────┤ 
│nG    │到第n行        │ 
├─────┼───────────┤ 
│G     │到最后一行      │ 
└─────┴───────────┘ 
三、替换文本 
┌─────┬──────┐ 
│命令   │描述    │ 
├─────┼──────┤ 
│$     │到行尾   │ 
├─────┼──────┤ 
│(     │到句子的开头│ 
├─────┼──────┤ 
│)     │到句子的末尾│ 
├─────┼──────┤ 
│{     │到段落的开头│ 
├─────┼──────┤ 
│}     │到段落的末尾│ 
└─────┴──────┘ 

四、删除文本 
┌───┬───────────┐ 
│命令 │描述          │ 
├───┼───────────┤ 
│r   │替换一个字符      │ 
├───┼───────────┤ 
│c   │修改文本直到按下Esc健 │ 
├───┼───────────┤ 
│cw  │修改下一个词      │ 
├───┼───────────┤ 
│cnw  │修改接下来的n个词   │ 
└───┴───────────┘ 
五、文本编辑 
┌──┬──────────────────────┐ 
│命寺│描述                    │ 
├──┼──────────────────────┤ 
│yy │将一行文本移到缺省缓冲区中          │ 
├──┼──────────────────────┤ 
│yn │将下一个词移到缺省缓冲区中          │ 
├──┼──────────────────────┤ 
│ynw │将后面的n个词移到缺省缓冲区中        │ 
├──┼──────────────────────┤ 
│p  │如果缺省缓冲区中包含一行文本,则在当前   │ 
│  │行后面插入一个空行井将缺省缓冲区中的声   │ 
│  │容粘贴到这一行中;如果缺省缓冲区中包含   │ 
│  │多个词,把这些词粘贴到光标的右边.     │ 
├──┼──────────────────────┤ 
│P  │如果缺省缓冲区中包含一行文本,则正当前    │ 
│   │行前面插入一个空行井将缺省缓冲区中的内    │ 
│  │容粘贴到这一行中;如果缺省缓冲区中包含    │ 
│   │多个词,把这些词粘贴到光标的左边    

  │ 
└──┴──────────────────────┘ 
六、保存退出 
┌───────────┬───────────────┐ 
│命令         │描述             │ 
├───────────┼───────────────┤ 
│zz          │保存并退出          │ 
├───────────┼───────────────┤ 
│:w filename      │写入文件            │ 
├───────────┼───────────────┤ 
│:W          │写入文件           │ 
├───────────┼───────────────┤ 
│:x          │保存(如果当前文件修改过)并退出│ 
├───────────┼───────────────┤ 
│:q!          │不保存文件,直接退出      │ 
├───────────┼───────────────┤ 
│:q          │退出vi            │ 

VI常用技巧

VI命令可以说是Unix/Linux世界里最常用的编辑文件的命令了,但是因为它的命令集众多,很多人都不习惯使用它,其实您只需要掌握基本命令,然后加以灵活运用,就会发现它的优势,并会逐渐喜欢使用这种方法。本文旨在介绍VI的一些最常用命令和高级应用技巧。 

一、基本命令介绍 

---- 1.光标命令 

k、j、h、l——上、下、左、右光标移动命令。虽然您可以在Linux中使用键盘右边的4个光标键,但是记住这4个命令还是非常有用的。这4个键正是右手在键盘上放置的基本位置。 
nG——跳转命令。n为行数,该命令立即使光标跳到指定行。 
Ctrl+G——光标所在位置的行数和列数报告。 
w、b——使光标向前或向后跳过一个单词。 
---- 2.编辑命令 
i、a、r——在光标的前、后以及所在处插入字符命令(i=insert、a=append、r=replace)。 
cw、dw——改变(置换)/删除光标所在处的单词的命令 (c=change、d=delete)。 
x、d$、dd——删除一个字符、删除光标所在处到行尾的所有字符以及删除整行的命令。 
---- 3.查找命令 
---- /string、?string——从光标所在处向后或向前查找相应的字符串的命令。 
---- 4.拷贝复制命令 
---- yy、p——拷贝一行到剪贴板或取出剪贴板中内容的命令。 

二、常见问题及应用技巧 

---- 1.在一个新文件中读/etc/passwd中的内容,取出用户名部分。 
---- vi file 
---- :r /etc/passwd 在打开的文件file中光标所在处读入/etc/passwd 
---- :%s/:.*//g 删除/etc/passwd中用户名后面的从冒号开始直到行尾的所有部分。 
---- 您也可以在指定的行号后读入文件内容,例如使用命令“:3r /etc/passwd”从新文件的第3行开始读入 /etc/passwd的所有内容。 
---- 我们还可以使用以下方法删掉文件中所有的空行及以#开始的注释行。 
---- #cat squid.conf.default | grep -v ^$ | grep -v ^# 

---- 2.在打开一个文件编辑后才知道登录的用户对该文件没有写的权限,不能存盘,需要将所做修改存入临时文件。 
---- vi file 
---- :w /tmp/1 保存所做的所有修改,也可以将其中的某一部分修改保存到临时文件,例如仅仅把第20~59行之间的内容存盘成文件/tmp/1,我们可以键入如下命令。 
---- vi file 
---- :20,59w /tmp/1 

---- 3.用VI编辑一个文件,但需要删除大段的内容。 
---- 首先利用编辑命令“vi file”打开文件,然后将光标移到需要删除的行处按Ctrl+G显示行号,再到结尾处再按Ctrl+G,显示文件结尾的行号。 
---- :23,1045d 假定2次得到的行号为23和1045,则把这期间的内容全删除,也可以在要删除的开始行和结束行中用ma、mb命令标记,然后利用“:a,bd”命令删除。 

---- 4.在整个文件的各行或某几行的行首或行尾加一些字符串。 
---- vi file 
---- :3,$s/^/some string / 在文件的第一行至最后一行的行首插入“some string”。 
---- :%s/$/some string/g 在整个文件每一行的行尾添加“some string”。 
---- :%s/string1/string2/g 在整个文件中替换“string1”成“string2”。 
---- :3,7s/string1/string2/ 仅替换文件中的第3行到第7行中的“string1”成“string2”。 
---- 注意: 其中s为substitute,%表示所有行,g表示global。 

---- 5.同时编辑2个文件,拷贝一个文件中的文本并粘贴到另一个文件中。 
---- vi file1 file2 
---- yy 在文件1的光标处拷贝所在行 
---- :n 切换到文件2 (n=next) 
---- p 在文件2的光标所在处粘贴所拷贝的行 
---- :n 切换回文件1 

---- 6.替换文件中的路径。 
---- 使用命令“:%s#/usr/bin#/bin#g”可以把文件中所有路径/usr/bin换成/bin。也可以使用命令“:%s//usr/bin//bin/g”实现,其中“”是转义字符,表明其后的“/”字符是具有实际意义的字符,不是分隔符。

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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")

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