回车和换行

本文介绍了计算机中“回车”(carriagereturn)和“换行”(linefeed)概念的起源和发展历程。早期的电传打字机为了防止在换行期间丢失字符,引入了这两种特殊字符。随着计算机的发展,不同操作系统对此采用了不同的实现方式:Unix系统使用<换行>,Windows系统使用<回车><换行>,而Mac系统则采用<回车>。

原文链接:http://www.ruanyifeng.com/blog/2006/04/post_213.html

今天,我总算搞清楚"回车"(carriage return)和"换行"(line feed)这两个概念的来历和区别了。
在计算机还没有出现之前,有一种叫做电传打字机(Teletype Model 33)的玩意,每秒钟可以打10个字符。但是它有一个问题,就是打完一行换行的时候,要用去0.2秒,正好可以打两个字符。要是在这0.2秒里面,又有新的字符传过来,那么这个字符将丢失。

于是,研制人员想了个办法解决这个问题,就是在每行后面加两个表示结束的字符。一个叫做"回车",告诉打字机把打印头定位在左边界;另一个叫做"换行",告诉打字机把纸向下移一行。
这就是"换行"和"回车"的来历,从它们的英语名字上也可以看出一二。
后来,计算机发明了,这两个概念也就被般到了计算机上。那时,存储器很贵,一些科学家认为在每行结尾加两个字符太浪费了,加一个就可以。于是,就出现了分歧。
Unix系统里,每行结尾只有"<换行>",即"\n";Windows系统里面,每行结尾是"<回车><换行>",即"\r\n";Mac系统里,每行结尾是"<回车>"。一个直接后果是,Unix/Mac系统下的文件在Windows里打开的话,所有文字会变成一行;而Windows里的文件在Unix/Mac下打开的话,在每行的结尾可能会多出一个^M符号。

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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