解决Debian下Vi编辑器的方向键和退格键失灵的问题

本文介绍了在Debian系统中Vi编辑器无法正常识别方向键和退格键的问题,提供了解决方案,即通过修改/etc/vim/vimrc.tiny文件中的设置来启用非兼容模式和退格键功能。同时,文章详细解释了Vi编辑器的三种工作模式:指令模式、文本输入模式和末行模式,以及各种模式下的操作命令。

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发现Debian下Vi编辑器在文本输入模式时,不能正确使用方向键和退格键,解决方法:

用vi 打开/etc/vim/vimrc.tiny,输入以下两行:

set nocompatible

set backspace=2

这样就切换到非兼容模式,并且退格键也可以正常使用了。

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附:

Vi有三种基本的工作模式:指令行模式、文本输入模式、行末模式。他们的相互关系如所示。
指令模式(Command Mode) 下输入 a、i、o进入文本输入模式(Input Mode)
文本输入模式(Input Mode) 下按ESC进入指令模式(Command Mode)

指令模式(Command Mode)下输入:进入末行模式(Last line Mode)
末行模式(Last line Mode)下指令错误则返回指令模式(Command Mode)
下面分别介绍这三种模式

1、指令模式(Command Mode)
指令模式主要使用方向键移动光标位置进行文字的编辑,下面列出了常用的操作命令及含义。
0 -----光标移动至行首
h -----光标左移一格
l -----光标右移一格
j -----光标下移一行
k -----光标上移一行
PageDn -----向下移动一页
PageUp -----向上移动一页
dd -----删除整行
pp -----整行复制
r -----修改光标所在的字符
S -----删除光标所在的行,并进入输入模式

2、文本输入模式(Input Mode)
在指令模式下(Command Mode)按a/A键、i/I键、o/O键进入文本模式,文本输入模式的命令及其含义如下所示。
a -----在光标后开始插入
A -----在行尾开始插入
i -----从光标所在位置前面开始插入
I -----从光标所在行的第一个非空白字元前面开始插入
o -----在光标所在行下新增一行并进入输入模式
O -----在光标所在行上方新增一行并进入输入模式
ESC -----返回命令行模式

3、末行模式(Last line Mode)
末行模式主要进行一些文字编辑辅助功能,比如字串搜索、替代、保存文件等操作。主要命令如下。
:q -----结束Vi程序,如果文件有过修改,先保存文件
:q! -----强制退出Vi程序
:wq -----保存修改并退出程序
:set nu -----设置行号

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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