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我也要
1、查找
命令模式下 输入
向下查找 :/
向上查找 :?
比如要查找带有DNS的:/DNS 回车即可。
2、替换
：s/vivian/sky/ 替换当前行第一个 vivian 为 sky
：s/vivian/sky/g 替换当前行所有 vivian 为 sky
：n，$s/vivian/sky/ 替换第 n 行开始到最后一行中每一行的第一个 vivian 为 sky
：n，$s/vivian/sky/g 替换第 n 行开始到最后一行中每一行所有 vivian 为 sky
n 为数字，若 n 为 .，表示从当前行开始到最后一行
：%s/vivian/sky/（等同于 ：g/vivian/s//sky/） 替换每一行的第一个 vivian 为 sky
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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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/)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. 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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")
golang replace替换最后一个_vi或vim怎么查找和批量替换文字？
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Linux Vim(vi) 查找和替换
VIM(vi)编辑中需要搜索或定位特定的单词或单词的一部分。vi 编辑器有向前或向后搜索指定模式的功能。文本替换操作需要使用末行模式进行操作，即所有文本替换操作命令均以':'开头。本文主要介绍Linux Vim(vi)编辑器中查找和替换的使用。 原文地址：Linux Vim(vi) 查找和替换 ...
vi操作指令
常用vi操作指令
VI命令使用(查找替换)
esc: 命令模式与插入模式的切换 一、vi查找: 当你用vi打开一个文件后，因为文件太长，如何才能找到你所要查找的关键字呢？在vi里可没有菜单-〉查找， 不过没关系,你在命令模式下敲斜杆(/)这时在状态栏（也就是屏幕左下脚）就出现了 “/”然后输入你要查找的关键字 敲回车就可以了。如果你要继续查找此关键字，敲字符n就可以继续
vim编辑器
第五次作业
linux中vim重要吗,linux vi/vim经常使用命令（重要！）
在命令行窗口下想要打开或者新建并编辑均可使用vi/vim命令。首先介绍一下vi/vim：vi编辑器是全部Unix及Linux系统下标准的编辑器，他就至关于windows系统中的记事本同样，它的强大不逊色于任何最新的文本编辑器。他是咱们使用Linux系统不能缺乏的工具。因为对Unix及Linux系统的任何版本，vi编辑器是彻底相同的，学会它后，您将在Linux的世界里畅行无阻。vim 具备程序编辑的...
vim相关命令
在.vimrc设置 set paste set mouse=v 或者在vim中输入以下命令 :set paste :set mouse=v 在windows下复制数据，然后在vim中右键粘贴即可。
vi一些常用命令
1、屏幕翻页Ctrl+u: 向上翻半屏Ctrl＋b: 向上翻一屏Ctrl+f: 向下翻一屏Ctrl+d: 向下翻半屏2、移动光标指令移动光标普遍使用的是方向键，考虑兼容问题，vi定义太多的方向指令，下面只是一小小部分（常用的几个）：space: 光标右移一个字符Backspace: 光标左移一个字符Enter: 光标下移一行nG: 光标移至第n行首n+: 光标下移n行n-: 光标...
vi常用快捷键汇总
第一部分：光标移动、复制粘贴、查找替换 [Ctrl] + [f] 下一页 [Ctrl] + [b] 上一页 0或[home] 到行首 $或[end] 到行尾 G 到最后一行 gg n为数据，移动到第n行 /word word为要查找的字符串 n 向下重复...
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