基础指令 -- 重回vimer

基于MATLAB的太阳能光伏电力仿真,模拟每日太阳能发电,可视化功率曲线,并通过数值积分计算总能量输出。.zip 1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 立即下载

重新装回VIM

下面是我装了VIM7.3 之后运行 帮助文档学习了基础指令的总结。 


:help 进入  | :h  | F1 进入帮助文档
vim 的帮助文档有两种: 1、user-manual 类似于入门手册的,目前正在学习中(:help user-manual 可以进入)
    2、类似MSDN 查阅式的文档(学会运用很好用,顺便练习下英文 :help :h  F1 可以进入)
:bd 返回

h,j,k,l  方向键:左、下、上、右

normal mode: 
     x:删除光标所在位置的字符
     i + 输入的文本 :在光标所在位置插入<输入的文本>
     a: 光标后插入文本
     A:直接在行末插入文本
     

删除命令d的格式:
     [number] d object   或  d [number] object 

     number  —— 执行命令的次数
     d —— 代表删除
     object —— 代表命令所要操作的对象

     object 列表
          w —— 从光标位置 直到单词末尾 (包括空格)
          e  —— 从光标位置 直到单词末尾 (不包括空格)
          $  —— 从光标位置 直到当前行末

     特殊: dd 删除当前行

撤消类命令:
     u:撤消最后的命令
     U:撤消对一整行的修改
     CTRL R : 执行恢复命令,撤消掉撤消命令


置入类命令:
     p : 将最后一次删除的内容置入到光标之后
     
替换类命令
     r + 一个字符 -> 替换光标所在位置的字符
     R :可连续替换多个字符
     
更改类命令 c 命令
     [number] d object   或  d [number] object 

定位命令:
     CTRL -g 显示当前光标所在行位置 
     SHIFT-G 转到文件最后一行
     [number] + SHIFT -G  转到[number] 行


搜索类命令:
     /[目标字符串]  
     n 查找同上一次的字符 ; shift-N 反向查找


括号匹配:
     % 查找 () {} []

修改错误:
     s/old/new/g  可以替换old 为 new 替换全行的匹配串
     s/old/new <Enter> 只改变光标所在行的第一个匹配串
     #,#s/old/new/g  (#表示行号) 替换两行之间出现的每个匹配串
     %s/old/new/g  全为替换
     末尾 +c :替换时询问用户确认每个替换

vim内执行外部命令:
     :![command]
     比如 :!dir(显示当前目录的文件列表)   :!erase filename (删除文件) ....


保存文件:
     :w FILENAME  将文件的改动保存到文件FILENAME 中
     :#,# w FILENAME 保存选择的文件内容 (顶端行号,底端行号)


提取和合并文件:
     :r FILENAME  -> 向当前文件中插入另外文件的内容
     插入位置 = 光标位置


打开类命令:
     o :在光标的下方打开新的一行并进入插入模式
     O (shift-O): 在光标的下方打开新的一行并进入插入模式

人脸识别签到考勤系统实战源码 这是一套可直接运行的人脸识别智能签到考勤系统,基于OpenCV YuNet人脸检测与SFace特征识别实现,全程本机运行,数据保存在本地SQLite,不上传任何服务器。配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、逐步骤操作截图和答辩PPT讲解。 系统围绕五个功能模块展开:人脸注册支持照片批量导入并提取特征入库;识别签到支持照片或摄像头两种方式,实时框出人脸并标注姓名、相似度与考勤状态;考勤规则引擎按config.py里配置的上下班时间与宽限分钟,自动判定迟到、早退、缺勤;Tkinter管理面板完成人员管理、流水查询与月度汇总;最后通过openpyxl一键导出整月考勤矩阵,正常绿、迟到黄、缺勤红,Excel打开即用。 选型上特意选了YuNet+SFace路线:纯pip安装免编译,CPU单帧识别不到100ms,两个ONNX模型共约37MB,出自OpenCV官方模型仓库,毕设报告引用有据可查。教程第7章整理了16条Windows下真实踩过的报错及排查方法,第8章给出换模型、换人脸、加功能的二次开发路径。 适合做计算机视觉方向毕设或课程设计的学生,也适合想给班级、实验室、小团队搭一套本地签到工具的Python学习者。运行环境为Python 3.9以上、Windows 10/11,不需要GPU。 使用时先pip install -r requirements.txt装齐依赖,再运行download_data.py下载模型,最后启动main.py即可进入图形界面;命令行register、recognize、report子命令也可脱离界面单独调用。 立即下载

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