使用vim/sed去除网上copy的源代码行号和空格

Linux运维实战入门:从零部署Nginx到Shell脚本自动化 很多同学想入门运维或开发,但面对Linux系统时,常常被复杂的命令和陌生的操作界面劝退。从安装系统、配置网络,到部署服务、编写脚本,每一步都可能遇到意想不到的坑。网上资料虽然多,但往往零散不成体系,要么过于理论,要么缺少关键的排错步骤,导致跟着教程走却跑不通。 本文旨在解决这个痛点,为你提供一份从零开始的Linux系统化实战指南。无论你是计算机专业的学生、想转行运维的开发者,还是需要搭建服务器环境的程序员,都能从本文找到清晰的路径。我们将从最基础的虚拟机安装讲起,覆盖Linux核心命令、用户权限、软件管理、 阅读详情

from http://imzc.net/archives/122


有些时候,在网上搜索到的代码都包含有行号,高亮显示控件不支持直接提取,如:
test.sh
01 #!/bin/bash
02 echo “aaa”

简单的去掉行号和前面的空格:
方案一:
1.vim中删除所有行号: vim test.sh,command模式, :%s/^[0-9]*// ;
此步可以也可以直接使用sed: sed -i ‘s/^[0-9]*//g’ test.sh
2.使用sed删除所有行首空字符,sed -i ‘s/^[[:space:]]*//’ test.sh

方案二:
1.notepad++, 录制宏,删除第一行的行号,然后回放宏.
2.ultraedit 列模式. 直接删除.


网上看到的一个:
删除/test 目录下的所有空目录文件:
find /test -type d -empty | xargs -exec rmdir;

2026年AI大模型面试题整理(含答案).zip 2026年AI大模型面试题整理(含答案),共76份。供大家学习参阅。 AI大模型八股文(102).pdf Transformer面试题总结97道.pdf 大模型 LLM 最全八股和答案.pdf 大模型 RAG 经验面.pdf 大模型LLMS面试宝典.pdf 大模型岗位面试全纪录.pdf 大模型常考面试题总结+答案.pdf 大模型常见面试题及解答1.pdf 大模型常见面试题及解答2.pdf 大模型常见面试题及解答3.pdf 大模型校招面试题.pdf 50个精通AI大模型面试题.pdf 52道大模型八股文面试题\1-大模型(LLMs)基础面.docx 52道大模型八股文面试题\10-LLMs+训练经验帖.docx 52道大模型八股文面试题\11-大模型(LLMs)langchain+面.docx 52道大模型八股文面试题\12-多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇.docx 52道大模型八股文面试题\13-基于langchain+RAG问答应用实战.docx 52道大模型八股文面试题\14-基于LLM+向量库的文档对话+经验面.docx 52道大模型八股文面试题\15-大模型+RAG+经验面.docx 52道大模型八股文面试题\16-LLM文档对话+——+pdf解析关键问题.docx 52道大模型八股文面试题\17-大模型(LLMs)RAG+版面分析——表格识别方法篇.docx 52道大模型八股文面试题\18-大模型(LLMs)RAG+版面分析——文本分块面.docx 52道大模型八股文面试题\19-大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回?.docx 52道大模型八股文面试题\2-Layer+normalization+篇.docx 52道大模型八股文面试题\20-大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇.docx 52道大模型八股文面试题\21-RAG(Retrieval-Augmented+Generation)评测面.docx 52道大模型八股文面试题\22-检索增强生成(RAG)+优化策略篇6.docx 52道大模型八股文面试题\23-大模型(LLMs)RAG+——+关键痛点及对应解决方案.docx 52道大模型八股文面试题\24-大模型(LLMs)RAG+优化策略+——+RAG-Fusion篇.docx 52道大模型八股文面试题\25-Graph+RAG+面+—+一种+基于知识图谱的大模型检索增强实现策略.docx 52道大模型八股文面试题\26-大模型(LLMs)参数高效微调(PEFT)+面.docx 52道大模型八股文面试题\27-适配器微调(Adapter-tuning)篇.docx 52道大模型八股文面试题\28-提示学习(Prompting)篇.docx 52道大模型八股文面试题\29-LoRA+系列篇.docx 52道大模型八股文面试题\3-LLMs+激活函数篇.docx 52道大模型八股文面试题\30-如何使用+PEFT库+中+LoRA?.docx 52道大模型八股文面试题\31-大模型(LLMs)推理面.docx 52道大模型八股文面试题\32-大模型(LLMs)增量预训练篇.docx 52道大模型八股文面试题\33-增量预训练(Pretrain)样本拼接篇.docx 52道大模型八股文面试题\34-基于lora的llama2二次预训练.docx 52道大模型八股文面试题\35-大模型(LLMs)评测面.docx 52道大模型八股文面试题\36-大模型(LLMs)强化学习面.docx 52道大模型八股文面试题\37-大模型(LLMs)强化学习——RLHF及其变种面.docx 52道大模型八股文面试题\38-大模型(LLMs)强化学习——+PPO+面.docx 52道大模型八股文面试题\39-强化学习在自然语言处理下的应用篇.docx 52道大模型八股文面试题\4-Attention+升级面.docx 52道大模型八股文面试题\40-大模型(LLMs)训练集面.docx 52道大模型八股文面试题\41-大模型(LLMs)LLM生成SFT数据方法面.docx 52道大模型八股文面试题\42-大模型(LLMs)显存问题面.docx 52道大模型八股文面试题\43-显存优化策略篇.docx 52道大模型八股文面试题\44-大模型(LLMs)分布式训练面.docx 52道大模型八股文面试题\45-图解分布式训练(一)+——+流水线并行(Pipeline+Parallelism).docx 52道大模型八股文面试题\46-图解分布式训练(二)+——+nn.DataParallel篇.docx 52道大模型八股文面试题\47-图解分布式训练(三)+——+nn.parallel.DistributedDataParallel.docx 52道大模型八股文面试题\48-图解分布式训练(四)+——+torch.multiprocessing+详细解析0.docx 52道大模型八股文面试题\49-图解分布式训练(五)+——+AMP混合精度训练+详细解析.docx 52道大模型八股文面试题\5-transformers+操作篇.docx 52道大模型八股文面试题\50-图解分布式训练(六)——+Pytorch的+DeepSpeed+详细解析.docx 52道大模型八股文面试题\51-图解分布式训练(七)——+accelerate+分布式训练+详细解析.docx 52道大模型八股文面试题\52-图解分布式训练(八)——+ZeRO+学习.docx 52道大模型八股文面试题\6-LLMs+损失函数篇.docx 52道大模型八股文面试题\7-相似度函数篇.docx 52道大模型八股文面试题\8-大模型(LLMs)进阶面.docx 52道大模型八股文面试题\9-大模型(LLMs)微调面.docx 李老师AI大模型面试题资料\Agent Loop&Loop Engineering面试10连问.md 李老师AI大模型面试题资料\Agent Loop面试10连问.pptx 李老师AI大模型面试题资料\AI大模型面试题.png 李老师AI大模型面试题资料\DeepSeek Harness 10连问.pptx 李老师AI大模型面试题资料\FDE岗位常见面试题.pptx 李老师AI大模型面试题资料\Milvus3.0新特性.pptx 李老师AI大模型面试题资料\RAG码士学习平台知识库项目.png 李老师AI大模型面试题资料\RAG码士学习平台知识库项目.pptx 连老师AI大模型面试资料\Langchain.txt 连老师AI大模型面试资料\连老师LangChain面试题:httpscloud.fynote.comsharesZUIogPG4.txt 立即下载

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