21、命令行编辑与历史命令访问全解析

命令行编辑与历史命令访问全解析

在命令行操作中,高效地编辑命令和访问历史命令是提高工作效率的关键。本文将详细介绍 vi 和 emacs 两种命令行编辑模式,以及多种访问历史命令的方法,同时还会探讨 Bash 和 Korn shell 的一些特殊功能。

1. vi 命令行编辑模式

vi 模式提供了一系列强大的命令来编辑命令行。以下是一些基本的 vi 行编辑命令:
| 命令 | 含义 |
| ---- | ---- |
| h | 向左移动一个字符 |
| l | 向右移动一个字符 |
| b | 向左移动一个单词 |
| w | 向右移动一个单词 |
| 0 | 移动到行首 |
| $ | 移动到行尾 |
| x | 删除光标处的字符 |
| dw | 删除光标处的单词 |
| rc | 将光标处的字符更改为 c |
| a | 进入输入模式,并在当前字符后输入文本 |
| i | 进入输入模式,并在当前字符前插入文本 |
| k | 从历史记录中获取上一个命令 |
| j | 从历史记录中获取下一个命令 |
| /string | 在历史记录中搜索包含 string 的最近命令;如果 string 为空,则使用上一个 string |

实际上,掌握 j 和 k 上下浏览历史记录、h 和 l 在命令行移动、i 插入文本以及 Enter 执行命令,就足以开始在 vi 模式下进行命令行编辑。

2. emacs 命令行编辑模式

对于不喜欢 vi 编辑器而更喜欢 emacs 的用户,she

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值