inux中批量修改文件内容

本文介绍了在Linux环境下使用vim和sed命令高效地替换文件中的字符串。通过vim的:%s命令实现全局替换,以及利用sed的-i参数进行批量替换多个文件中的指定字符串。此外,还提供了一个shell命令示例,用于一次性修改所有匹配文件中的字符串。

方法1
对于一个文件中统一替换字符串,用vim就可以实现,方法也比较简单:
😒/XXX/YYY/g
其中XXX是需要替换的字符串,YYY是替换后的字符串
以上这句只对当前行进行替换,如果需要进行全局替换,则要:
:%s/XXX/YYY/g

如果需要对指定部分进行替换,可以用V进入visual模式,再进行
😒/XXX/YYY/g
或者可以指定行数对指定范围进行替换:
:100, 102s/XXX/YYY/g

方法2
Linux下批量替换多个文件中的字符串的简单方法。用sed命令可以批量替换多个文件中的字符串。
用sed命令可以批量替换多个文件中的字符串。
sed -i “s/原字符串/新字符串/g” *.del grep 原字符串 -rl 所在目录(千万注意这个符号,是最左上角那个符号不是单引号)
例如:我要把/test下所有包含abc的文件中的abc替换为def,执行命令:
sed -i “s/abc/def/g” grep abc -rl /test
这是目前linux最简单的批量替换字符串命令了!
具体格式如下:
sed -i “s/oldString/newString/g” grep oldString -rl /path
实例代码:sed -i “s/大小多少/日月水火/g” grep 大小多少 -rl /usr/aa
sed -i “s/大小多少/日月水火/g” grep 大小多少 -rl ./

方法3:
在日程的开发过程中,可能大家会遇到将某个变量名修改为另一个变量名的情况,如果这个变量是一个局部变量的话,vi足以胜任,但是如果是某个全局变量的话,并且在很多文件中进行了使用,这个时候使用vi就是一个不明智的选择。这里给出一个简单的shell命令,可以一次性将所有文件中的指定字符串进行修改:
grep “abc” * -R | awk -F: ‘{print $1}’ | sort | uniq | xargs sed -i ‘s/abc/abcde/g’
替换字符:sed -i “s/old/new/g” /test
查找包含指定字符的文件名:grep aaa –ul /test

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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