Sed简介

Prompt Learning 简介 • Prompt Learning 可以将所有的任务归一化预训练语言模型的任务• 避免了预训练和fine-tuning 之间的gap,几乎所有 NLP 任务都可以直接使用,不需要训练数据。• 在少样本的数据集上,能取得超过fine-tuning的效果。• 使得所有的任务在方法上变得一致。 阅读详情
1. Sed简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。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”(pattern space),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。文件内容并没有 改变,除非你使用重定向存储输出。Sed主要用来自动编辑一个或多个文件;简化对文件的反复操作;编写转换程序等。以下介绍的是Gnu版本的Sed 3.02。
2. 定址
可以通过定址来定位你所希望编辑的行,该地址用数字构成,用逗号分隔的两个行数表示以这两行为起止的行的范围(包括行数表示的那两行)。如1,3表示1,2,3行,美元符号($)表示最后一行。范围可以通过数据,正则表达式或者二者结合的方式确定 。

3. Sed命令
调用sed命令有两种形式:
*
sed [options] 'command' file(s)
*
sed [options] -f scriptfile file(s)
a\
在当前行后面加入一行文本。
b lable
分支到脚本中带有标记的地方,如果分支不存在则分支到脚本的末尾。
c\
用新的文本改变本行的文本。
d
从模板块(Pattern space)位置删除行。
D
删除模板块的第一行。
i\
在当前行上面插入文本。
h
拷贝模板块的内容到内存中的缓冲区。
H
追加模板块的内容到内存中的缓冲区
g
获得内存缓冲区的内容,并替代当前模板块中的文本。
G
获得内存缓冲区的内容,并追加到当前模板块文本的后面。
l
列表不能打印字符的清单。
n
读取下一个输入行,用下一个命令处理新的行而不是用第一个命令。
N
追加下一个输入行到模板块后面并在二者间嵌入一个新行,改变当前行号码。
p
打印模板块的行。
P(大写)
打印模板块的第一行。
q
退出Sed。
r file
从file中读行。
t label
if分支,从最后一行开始,条件一旦满足或者T,t命令,将导致分支到带有标号的命令处,或者到脚本的末尾。
T label
错误分支,从最后一行开始,一旦发生错误或者T,t命令,将导致分支到带有标号的命令处,或者到脚本的末尾。
w file
写并追加模板块到file末尾。
W file
写并追加模板块的第一行到file末尾。
!
表示后面的命令对所有没有被选定的行发生作用。
s/re/string
用string替换正则表达式re。
=
打印当前行号码。
#
把注释扩展到下一个换行符以前。
以下的是替换标记
*
g表示行内全面替换。
*
p表示打印行。
*
w表示把行写入一个文件。
*
x表示互换模板块中的文本和缓冲区中的文本。
*
y表示把一个字符翻译为另外的字符(但是不用于正则表达式)

4. 选项
-e command, --expression=command
允许多台编辑。
-h, --help
打印帮助,并显示bug列表的地址。
-n, --quiet, --silent

取消默认输出。
-f, --filer=script-file
引导sed脚本文件名。
-V, --version
打印版本和版权信息。

5. 元字符集^
锚定行的开始 如:/^sed/匹配所有以sed开头的行。
$
锚定行的结束 如:/sed$/匹配所有以sed结尾的行。
.
匹配一个非换行符的字符 如:/s.d/匹配s后接一个任意字符,然后是d。
*
匹配零或多个字符 如:/*sed/匹配所有模板是一个或多个空格后紧跟sed的行。
[]
匹配一个指定范围内的字符,如/[Ss]ed/匹配sed和Sed。
[^]
匹配一个不在指定范围内的字符,如:/[^A-RT-Z]ed/匹配不包含A-R和T-Z的一个字母开头,紧跟ed的行。
\(..\)
保存匹配的字符,如s/\(love\)able/\1rs,loveable被替换成lovers。
&
保存搜索字符用来替换其他字符,如s/love/**&**/,love这成**love**。
\<
锚定单词的开始,如:/\<love/匹配包含以love开头的单词的行。
\>
锚定单词的结束,如/love\>/匹配包含以love结尾的单词的行。
x\{m\}
重复字符x,m次,如:/0\{5\}/匹配包含5个o的行。
x\{m,\}
重复字符x,至少m次,如:/o\{5,\}/匹配至少有5个o的行。
x\{m,n\}
重复字符x,至少m次,不多于n次,如:/o\{5,10\}/匹配5--10个o的行。
6. 实例
删除:d命令
*
$ sed '2d' example-----删除example文件的第二行。
*
$ sed '2,$d' example-----删除example文件的第二行到末尾所有行。
*
$ sed '$d' example-----删除example文件的最后一行。
*
$ sed '/test/'d example-----删除example文件所有包含test的行。
替换:s命令
*
$ sed 's/test/mytest/g' example-----在整行范围内把test替换为mytest。如果没有g标记,则只有每行第一个匹配的test被替换成mytest。
*
$ sed -n 's/^test/mytest/p' example-----(-n)选项和p标志一起使用表示只打印那些发生替换的行。也就是说,如果某一行开头的test被替换成mytest,就打印它。
*
$ sed 's/^192.168.0.1/&localhost/' example-----&符号表示替换换字符串中被找到的部份。所有以192.168.0.1开头的行都会被替换成它自已加 localhost,变成192.168.0.1localhost。
*
$ sed -n 's/\(love\)able/\1rs/p' example-----love被标记为1,所有loveable会被替换成lovers,而且替换的行会被打印出来。
*
$ sed 's#10#100#g' example-----不论什么字符,紧跟着s命令的都被认为是新的分隔符,所以,“#”在这里是分隔符,代替了默认的“/”分隔符。表示把所有10替换成100。
选定行的范围:逗号
*
$ sed -n '/test/,/check/p' example-----所有在模板test和check所确定的范围内的行都被打印。
*
$ sed -n '5,/^test/p' example-----打印从第五行开始到第一个包含以test开始的行之间的所有行。
*
$ sed '/test/,/check/s/$/sed test/' example-----对于模板test和west之间的行,每行的末尾用字符串sed test替换。
多点编辑:e命令
*
$ sed -e '1,5d' -e 's/test/check/' example-----(-e)选项允许在同一行里执行多条命令。如例子所示,第一条命令删除1至5行,第二条命令用check替换test。命令的执 行顺序对结果有影响。如果两个命令都是替换命令,那么第一个替换命令将影响第二个替换命令的结果。
*
$ sed --expression='s/test/check/' --expression='/love/d' example-----一个比-e更好的命令是--expression。它能给sed表达式赋值。
从文件读入:r命令
*
$ sed '/test/r file' example-----file里的内容被读进来,显示在与test匹配的行后面,如果匹配多行,则file的内容将显示在所有匹配行的下面。
写入文件:w命令
*
$ sed -n '/test/w file' example-----在example中所有包含test的行都被写入file里。
追加命令:a命令
*
$ sed '/^test/a\\--->this is a example' example<-----'this is a example'被追加到以test开头的行后面,sed要求命令a后面有一个反斜杠。
插入:i命令
$ sed '/test/i\\
new line
-------------------------' example
如果test被匹配,则把反斜杠后面的文本插入到匹配行的前面。
下一个:n命令
*
$ sed '/test/{ n; s/aa/bb/; }' example-----如果test被匹配,则移动到匹配行的下一行,替换这一行的aa,变为bb,并打印该行,然后继续。
变形:y命令
*
$ sed '1,10y/abcde/ABCDE/' example-----把1--10行内所有abcde转变为大写,注意,正则表达式元字符不能使用这个命令。
退出:q命令
*
$ sed '10q' example-----打印完第10行后,退出sed。
保持和获取:h命令和G命令
*
$ sed -e '/test/h' -e '$G example-----在sed处理文件的时候,每一行都被保存在一个叫模式空间的临时缓冲区中,除非行被删除或者输出被取消,否则所有被处理的行都将 打印在屏幕上。接着模式空间被清空,并存入新的一行等待处理。在这个例子里,匹配test的行被找到后,将存入模式空间,h命令将其复制并存入一个称为保 持缓存区的特殊缓冲区内。第二条语句的意思是,当到达最后一行后,G命令取出保持缓冲区的行,然后把它放回模式空间中,且追加到现在已经存在于模式空间中 的行的末尾。在这个例子中就是追加到最后一行。简单来说,任何包含test的行都被复制并追加到该文件的末尾。
保持和互换:h命令和x命令
*
$ sed -e '/test/h' -e '/check/x' example -----互换模式空间和保持缓冲区的内容。也就是把包含test与check的行互换。
7. 脚本
Sed脚本是一个sed的命令清单,启动Sed时以-f选项引导脚本文件名。Sed对于脚本中输入的命令非常挑剔,在命令的末尾不能有任何空白或文本,如果在一行中有多个命令,要用分号分隔。以#开头的行为注释行,且不能跨行。

MIPI C-PHY介绍(Specification for C-PHY V1.2) 本文档描述了一个名为C-PHY的高速串行接口,它在带宽有限(bandwidth limited channels,看的有人说C的含义就是channel limit)的通道上提供高吞吐量性能,用于连接到外设,包括显示器和摄像头。首先0x4fff在0x4000~0x4fff区域,则f=(0,0,0,0,0,0,1),顺序是S6~S1;最后,端到端的传输过程是什么样呢,如下图所示,16bit先转换成7个符号(每个符号3位,共21位),然后并行数据转换成串行数据,输送到符号编码器和3个线的驱动器,接收端流程相反。 阅读详情

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sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。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”(pattern space),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sed使用参数选项与参数:-n :使用安静(silent)模式。在一般 sed 的用法中,所有来自 STDIN 的数据一般都会被列出到终端上。但如果加上 -n 参数后,则只有经过sed 特殊处理的那一行(或者动作)才会被列出来。-e :直接在命令列模式上进行 sed 的动作编辑;

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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")

sed基本用法简介

sed是stream editor, 也就是流编辑器, 实际上就是linux中的一个命令, 作用很强大。 搞linux开发的人, 不能不熟悉该命令, 否则, 何以立足于江湖呢? 在本文中, 我们来一起玩玩sed, 简要介绍其用法。 因为sed很强大, 所以难以一次介绍所有的内容。 以后遇到新的东东, 再往本博文中添加。 现在, 能学一点就是一点。 还是老规矩, 在理解的基础上, 大量练习和实践。以实践操作为荣, 以只看不练为耻。

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woaimeinuo的专栏 2825

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

sed用法简介

正则表达式 (1)字符匹配 . :匹配任意单个字符 [] :匹配指定范围内的任意单个字符 [^] :匹配指定范围外的单个字符字符 (2)匹配次数 \? :匹配前面字符0|1次 .* :匹配任意长度任意字符 + :匹配前面字符1|多次 * :匹配前面字符任意次 {m,}:匹配前面字符至少m次 {m,n}:匹配前面字符 m-n 次 (3)位置锚定 ^ :行首锚定 $ :行尾锚定 ^$

chunlin 1099

Sed简介 如何做替换

1. Sed简介  sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。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”(pattern space),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。文件内容并没有 改变,除非你使用重定向存储输出。Sed主要用来自动编辑一个或多个文件;简化对文件的反复操作;编写转换程序等。以下

Herr Apfel的专栏 1918

Sed 简介

1 sed简介 sed是面向流的行编辑器。所谓面向流,是指接受标准输入的输入,输出内容到标准输出上。sed编辑器逐行处理文件(或输入),并将结果发送到屏幕。 具体过程如下:sed将处理的行读入到一个临时缓存区中(也称为模式空间pattern space),sed中的命令依次执行,直到所有命令执行完毕,完成后把该行发送到屏幕上,清理pattern space中的内容;...

dengji8846的博客 175

sed和awk简介

什么是sed和awk sed和awk是Linux环境下数据的处理工具,可以完成对数据的增删改查的功能。 sed处理时是以行尾单位的,awk处理数据时以字段为单位。 sed 用法:sed 【选项】 【动作】 【文件】 以行为处理单位 选项: ...

L24986721的博客 185
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程序员2
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