VI编辑器指令和操作方法

VI编辑器常用指令详解

一、三种模式切换

  1. 正常模式(命令模式)

    • 启动 vim 后默认进入此模式,用于执行命令(如移动光标、删除、复制等)。
    • 其他模式按 Esc 可返回正常模式。
  2. 插入模式

    • 用于输入文本,正常模式下按 i(光标前插入)、a(光标后插入)、o(光标下新增一行并插入)进入。
  3. 末行模式(命令行模式)

    • 用于执行保存、退出、查找等高级命令,正常模式下按 : 进入,输入命令后按 Enter 执行。

二、常用操作指令

1. 光标移动(正常模式)
  • ↑↓←→ 或 k/j/h/l:上下左右移动。
  • gg:跳至文件首行;G:跳至文件尾行。
  • nG(如 5G):跳至第 n 行。
  • w:跳至下一个单词开头;b:跳至前一个单词开头。
  • $:跳至行尾;^ 或 0:跳至行首。
2. 文本编辑(正常模式)
  • 删除

    • x:删除光标所在字符;nx(如 3x):删除光标后 n 个字符。
    • dd:删除当前行;ndd(如 5dd):删除从当前行开始的 n 行。
    • d$:删除从光标到行尾的内容;d^:删除从光标到行首的内容。
  • 复制与粘贴

    • yy:复制当前行;nyy(如 3yy):复制从当前行开始的 n 行。
    • p:在光标下一行粘贴;P:在光标上一行粘贴。
  • 撤销与重做

    • u:撤销上一步操作。
    • Ctrl + r:重做(恢复撤销的操作)。
3. 查找与替换(末行模式)
  • 查找:/关键词(向下查找)、?关键词(向上查找),按 n 跳至下一个,N 跳至上一个。
  • 替换:
    • :%s/旧内容/新内容/g:替换全文所有匹配(% 代表全文,g 代表全局)。
    • :n,m s/旧内容/新内容/g:替换第 n 行到第 m 行的匹配(如 :3,5 s/abc/def/g)。
4. 保存与退出(末行模式)
  • :w:保存文件(不退出)。
  • :q:退出(若未保存会提示)。
  • :wq 或 ZZ(正常模式):保存并退出。
  • :q!:强制退出(不保存修改)。
  • :w 文件名:另存为指定文件。

三、实用技巧

  • 可视化模式:正常模式按 v(字符可视化)或 V(行可视化),选中内容后可执行复制(y)、删除(d)等操作。
  • 分屏:末行模式 :split(上下分屏)、:vsplit(左右分屏),按 Ctrl + w + 方向键 切换分屏。
  • 打开文件:末行模式 :open 文件名 或启动时直接输入 vim 文件名
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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