Linux Sed命令详解

粘贴一段wiki的介绍:

sed (stream editor) is a Unix utility that parses and transforms text, using a simple, compact programming language. sed was developed from 1973 to 1974 by Lee E. McMahon of Bell Labs, and is available today for most operating systems.

总的来说就是sed是unix类os下的文本操作工具,负责解析和转换文本。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,把缓冲区的内容送完屏幕。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者多个文件、化简对文件的反复操作、编写转换程序等。


Sed使用参数

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  1. [root@www ~]# sed [-nefr] [动作]  
  2. 选项与参数:  
  3. -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。  
  4. -e :直接在命令列模式上进行 sed 的动作编辑;  
  5. -f :直接将 sed 的动作写在一个文件内, -f filename 则可以运行 filename 内的 sed 动作;  
  6. -r :sed 的动作支持的是延伸型正规表示法的语法。(默认是基础正规表示法语法)  
  7. -i :直接修改读取的文件内容,而不是输出到终端。  
  8.   
  9. 动作说明: [n1[,n2]]function  
  10. n1, n2 :不见得会存在,一般代表『选择进行动作的行数』,举例来说,如果我的动作是需要在 10 到 20 行之间进行的,则『 10,20[动作行为] 』  
  11.   
  12. function:  
  13. a :新增, a 的后面可以接字串,而这些字串会在新的一行出现(目前的下一行)~  
  14. c :取代, c 的后面可以接字串,这些字串可以取代 n1,n2 之间的行!  
  15. d :删除,因为是删除啊,所以 d 后面通常不接任何咚咚;  
  16. i :插入, i 的后面可以接字串,而这些字串会在新的一行出现(目前的上一行);  
  17. p :列印,亦即将某个选择的数据印出。通常 p 会与参数 sed -n 一起运行~  
  18. s :取代,可以直接进行取代的工作哩!通常这个 s 的动作可以搭配正规表示法!例如 1,20s/old/new/g 就是啦!  

以行尾单位的新增/删除

将/etc/passwd的内容列出并且打印行号,同时,请将2~5进行删除

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  1. [root@www ~]# nl /etc/passwd | sed '2,5d'  
  2. 1 root:x:0:0:root:/root:/bin/bash  
  3. 6 sync:x:5:0:sync:/sbin:/bin/sync  
  4. 7 shutdown:x:6:0:shutdown:/sbin:/sbin/shutdown  
  5. .....(后面省略).....  
注:-d后面不接参数,另外sed后面接的动作,请务必以''即两个单引号括住哦!


只要删除第2行

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  1. nl /etc/passwd | sed '2d'  

要删除第3行到最后一行

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  1. nl /etc/passwd | sed '3,$d'   


在第二行的下一行添加"drink tea"内容

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  1. [root@www ~]# nl /etc/passwd | sed '2a drink tea'  
  2. 1 root:x:0:0:root:/root:/bin/bash  
  3. 2 bin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologin  
  4. drink tea  
  5. 3 daemon:x:2:2:daemon:/sbin:/sbin/nologin  
  6. .....(后面省略).....  
注:参数a后面的内容就是要添加的内容。


那如果是要在第二行前

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  1. nl /etc/passwd | sed '2i drink tea'  

如果是要增加两行以上,在第二行后面加入两行字,例如:"drink tea"和"drink beer"

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  1. [root@www ~]# nl /etc/passwd | sed '2a Drink tea or ......\  
  2. > drink beer ?'  
  3. root:x:0:0:root:/root:/bin/bash  
  4. bin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologin  
  5. Drink tea or ......  
  6. drink beer ?  
  7. daemon:x:2:2:daemon:/sbin:/sbin/nologin  
  8. .....(后面省略).....  
注:每一行之间都必须要以反斜杠"\"来进行新行的添加。


以行为单位的替换与显示

将第2-5行的内容取代成为"No 2-5 number"

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  1. [root@www ~]# nl /etc/passwd | sed '2,5c No 2-5 number'  
  2. 1 root:x:0:0:root:/root:/bin/bash  
  3. No 2-5 number  
  4. 6 sync:x:5:0:sync:/sbin:/bin/sync  
  5. .....(后面省略).....  
通过这个方法我们就可以将数据整行取代了。


仅列出passwd文件内的第5-7行

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  1. [root@liaozhongmin5 lavimer]# nl passwd | sed -n '5,7p'  
  2.      5  lp:x:4:7:lp:/var/spool/lpd:/sbin/nologin  
  3.      6  sync:x:5:0:sync:/sbin:/bin/sync  
  4.      7  shutdown:x:6:0:shutdown:/sbin:/sbin/shutdown  
注:-n是安静的执行,p通常和-n连用。


查找含有root的行

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  1. nl /etc/passwd | sed -n '/root/p'  
  2. 1  root:x:0:0:root:/root:/bin/bash  
注:如果不使用-n的话会打印所有的行,双斜杠表示正则表达式。


数据的搜寻并删除

删除/etc/passwd所有包含root的行,其他行输出

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  1. nl /etc/passwd | sed  '/root/d'  
  2. 2  daemon:x:1:1:daemon:/usr/sbin:/bin/sh  
  3. 3  bin:x:2:2:bin:/bin:/bin/sh  
  4. ....下面忽略  
  5. #第一行的匹配root已经删除了  


数据的搜寻并执行命令

搜索/etc/passwd,找到root对应的行,执行后面花括号中的一组命令,每个命令之间用分号分割,这里把bash替换为blueshell,再输出这行:

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  1. nl /etc/passwd | sed -n '/bash/{s/bash/blueshell/;p;q}'      
  2. 1  root:x:0:0:root:/root:/bin/blueshell  
注:最后的q只是退出功能。




数据的搜寻并替换

除了整行的处理模式之外, sed 还可以用行为单位进行部分数据的搜寻并取代。基本上 sed 的搜寻与替代的与 vi 相当的类似!他有点像这样:

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  1. sed 's/要被取代的字串/新的字串/g'  

先观察原始信息,利用 /sbin/ifconfig 查询 IP

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  1. [root@www ~]# /sbin/ifconfig eth0  
  2. eth0 Link encap:Ethernet HWaddr 00:90:CC:A6:34:84  
  3. inet addr:192.168.1.100 Bcast:192.168.1.255 Mask:255.255.255.0  
  4. inet6 addr: fe80::290:ccff:fea6:3484/64 Scope:Link  
  5. UP BROADCAST RUNNING MULTICAST MTU:1500 Metric:1  
  6. .....(以下省略).....  

本机IP是192.168.1.100


将IP前面部分予以删除:

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  1. [root@www ~]# /sbin/ifconfig eth0 | grep 'inet addr' | sed 's/^.*addr://g'  
  2. 192.168.1.100 Bcast:192.168.1.255 Mask:255.255.255.0  

接下来则是删除后续的部分,亦即: 192.168.1.100 Bcast:192.168.1.255 Mask:255.255.255.0


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  1. [root@www ~]# /sbin/ifconfig eth0 | grep 'inet addr' | sed 's/^.*addr://g' | sed 's/Bcast.*$//g'  
  2. 192.168.1.100  



多点编辑

一条sed命令,删除/etc/passwd第三行到末尾行的数据,并把bash替换为blueshell

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  1. nl /etc/passwd | sed -e '3,$d' -e 's/bash/blueshell/'  
  2. 1  root:x:0:0:root:/root:/bin/blueshell  
  3. 2  daemon:x:1:1:daemon:/usr/sbin:/bin/sh  
注:-e表示多点编辑,第一个编辑命令删除/etc/passwd第三行到末尾行的数据,第二行命令搜索bash替换为blueshell。



直接修改文件的内容(危险动作)

sed 可以直接修改文件的内容,不必使用管道命令或数据流重导向! 不过,由於这个动作会直接修改到原始的文件,所以请你千万不要随便拿系统配置来测试! 我们还是使用下载的 regular_express.txt 文件来测试看看吧!

利用 sed 将 regular_express.txt 内每一行结尾若为 . 则换成 !

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  1. [root@www ~]# sed -i 's/\.$/\!/g' regular_express.txt  


利用 sed 直接在 regular_express.txt 最后一行加入『# This is a test』

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  1. [root@www ~]# sed -i '$a # This is a test' regular_express.txt  

由於 $ 代表的是最后一行,而 a 的动作是新增,因此该文件最后新增『# This is a test』!


sed 的『 -i 』选项可以直接修改文件内容,这功能非常有帮助!举例来说,如果你有一个 100 万行的文件,你要在第 100 行加某些文字,此时使用 vim 可能会疯掉!因为文件太大了!那怎办?就利用 sed 啊!透过 sed 直接修改/取代的功能,你甚至不需要使用 vim 去修订!


文章来自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/13/2856901.html

总的来说就是sed是unix类os下的文本操作工具,负责解析和转换文本
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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