屏幕文本编辑器Vi

Vi编辑器入门
屏幕文本编辑器Vi 原文出处:http://www.linuxsir.org/bbs/showthread.php?s=&threadid=5123 关键词语:vi 文本编辑 本章介绍Linux上最常用的文本编辑器Vi。文本编辑器是所有计算机系统中最常使用的一种工具。用户在使用计算机的时候,往往需要建立自己的文件,无论是一般的文本文件、数据文件,还是编写的源程序文件,这些工作都离不开编辑器。 Linux系统提供了一个完整的编辑器家族系列,如Ed、Ex、Vi和Emacs等,按功能它们可以分为两大类:行编辑器(Ed、Ex)和全屏幕编辑器(Vi、Emacs)。行编辑器每次只能对一行进行操作,使用起来很不方便。而全屏幕编辑器可以对整个屏幕进行编辑,用户编辑的文件直接显示在屏幕上,修改的结果可以立即看出来,克服了行编辑的那种不直观的操作方式,便于用户学习和使用,具有强大的功能。 Vi是Linux系统的第一个全屏幕交互式编辑程序,它从诞生至今一直得到广大用户的青睐,历经数十年仍然是人们主要使用的文本编辑工具,足见其生命力之强,而强大的生命力是其强大的功能带来的。 本章中,我们将循序渐进地介绍如何使用Vi来建立、编辑、显示以及处理文件。(注:文中的大写字母为[shift]键+相应的小写字母的组合) Vi简介 Vi是“Visual interface”的简称,它在Linux上的地位就仿佛Edit程序在DOS上一样。它可以执行输出、删除、查找、替换、块操作等众多文本操作,而且用户可以根据自己的需要对其进行定制,这是其他编辑程序所没有的。 Vi不是一个排版程序,它不象Word或WPS那样可以对字体、格式、段落等其他属性进行编排,它只是一个文本编辑程序。 Vi没有菜单,只有命令,且命令繁多。Vi有三种基本工作模式:命令行模式、文本输入模式和末行模式。 命令行模式 任何时候,不管用户处于何种模式,只要按一下键,即可使Vi进入命令行模式;我们在shell环境(提示符为$)下输入启动Vi命令,进入编辑器时,也是处于该模式下。 在该模式下,用户可以输入各种合法的Vi命令,用于管理自己的文档。此时从键盘上输入的任何字符都被当做编辑命令来解释,若输入的字符是合法的Vi命令,则Vi在接受用户命令之后完成相应的动作。但需注意的是,所输入的命令并不在屏幕上显示出来。若输入的字符不是Vi的合法命令,Vi会响铃报警。 文本输入模式 在命令模式下输入插入命令i、附加命令a 、打开命令o、修改命令c、取代命令r或替换命令s都可以进入文本输入模式。在该模式下,用户输入的任何字符都被Vi当做文件内容保存起来,并将其显示在屏幕上。在文本输入过程中,若想回到命令模式下,按键即可。 末行模式 末行模式也称ex转义模式。 Vi和Ex编辑器的功能是相同的,二者主要区别是用户界面。在Vi中,命令通常是单个键,例如i、a、o等;而在Ex中,命令是以按回车键结束的正文行。Vi有一个专门的“转义”命令,可访问很多面向行的Ex命令。在命令模式下,用户按“:”键即可进入末行模式下,此时Vi会在显示窗口的最后一行(通常也是屏幕的最后一行)显示一个“:”作为末行模式的提示符,等待用户输入命令。多数文件管理命令都是在此模式下执行的(如把编辑缓冲区的内容写到文件中等)。末行命令执行完后,Vi自动回到命令模式。例如: :1,$s / A / a / g 则从文件第一行至文件尾将大写A全部替换成小写a。 若在末行模式下输入命令过程中改变了主意,可按键,或用退格键将输入的命令全部删除之后,再按一下退格键,即可使Vi回到命令模式下。 如果要从命令模式转换到编辑模式,可以键入命令a或者i;如果需要从文本模式返回,则按Esc键即可。在命令模式下输入“:”即可切换到末行模式,然后输入命令。 [...]
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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