7、Vi 编辑模式与命令行操作技巧

Vi 编辑模式与命令行操作技巧

在命令行操作中,掌握高效的编辑和历史命令管理技巧能极大提升工作效率。下面将详细介绍 Vi 编辑模式下的各种命令及其使用方法。

撤销与重复操作

在 Vi 编辑模式下, u 命令可用于撤销上一次的更改。再次输入 u 则会撤销更前一次的更改。当没有更多可撤销的操作时,bash 会发出提示音。此外, . 命令可以重复上一次的文本修改命令。

还有一种方法可以将文本保存到删除缓冲区而无需实际删除它:只需输入删除命令,但用 y (“yank”)代替 d 。这不会修改任何内容,但允许你在之后多次检索被复制的文本。检索复制文本的命令有 p P p 会将文本插入到当前行光标右侧, P 则将其插入到光标左侧。不过, y p P 命令虽然强大,但更适用于对文档或程序进行全局更改等“真正的 Vi”任务,而非 shell 命令,因此使用频率可能不高。

历史命令列表中的移动

Vi 控制模式下有一组命令可用于在命令历史列表中移动和搜索,这一功能非常重要,能让你无需重新输入整行命令即可返回并修正错误命令。相关命令总结如下表:
| Command | Description |
| ---- | ---- |
| k or - | Move

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值