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我也要
vi操作
1.跳到文本的最后一行：按“G”,即“shift+g”
2.跳到最后一行的最后一个字符 ： 先重复1的操作即按“G”，之后按“$”键，即“shift+4”。
3.跳到第一行的第一个字符：先按两次“g”，
4.跳转到当前行的第一个字符：在当前行按“0”。
5.vi加密。进入vi，输入":" + "X" 之后就提示你输入两次密码。
6.文件重新载入 :e!
7.单行复制 将光标移到复制行 按 'yy'进行复制
8.多行复制 将光标移到复制首行 按 'nyy'进行复制 n=1.2.3.4。。。。。
9.粘贴 将光标移到粘贴行 按 'p'进行粘贴
10.查找 /pattern Enter
转载
通俗地解释一下 EMD（经验模态分解，Empirical Mode Decomposition）
EMD 就像把一碗“混在一起的面条”分成不同粗细的面条，方便你逐层分析每种波动。
Vim 光标跳转行尾快捷键
Vim 光标跳转行尾快捷键
金蝶EAS uploadlogo漏洞实战：如何快速检测你的系统是否受影响
本文详细解析了金蝶EAS uploadlogo任意文件上传漏洞的检测与防护方法，帮助企业安全团队快速识别系统风险。通过资产发现、漏洞验证和应急响应方案，有效防范财务数据泄露和系统入侵风险，提升企业整体安全防护能力。
vi命令跳至某一行行尾或行末
0：跳至行首 $：跳至行末
grafana使用方法
1、点击仪表盘2、新建仪表盘3、选择数据源4、选择查询的条件5、美化。
[实践篇]13.13 再来梳理一下HAB的设计原理
HAB全称为Hypervisor Abstraction，即硬件抽象，主要用于提供对HOST OS硬件资源的访问。
Vim快速移动光标至行首和行尾 、第一行和最后一行
vi中跳到文件的第一行和最后一行 由于vi编辑器不能使用鼠标，所以一个大文件如果要到最后一行只用键盘下键的话会是一个很痛苦的过程，还好有各种比较快捷的方法归我们使用： 1. vi 编辑器中跳到文件的第一行： a 输入 :0 或者 :1 回车 b 键盘按下 小写 gg 2.vi 编辑器跳到文件最后一行： a 输入 :$ 回车 b 键盘按下大
基于 YOLOv8 的自动驾驶车辆障碍物检测与避障路径规划
本文探讨基于YOLOv8的自动驾驶车辆障碍物检测与避障路径规划系统。在感知层面，采用YOLOv8模型实现多类别障碍物识别，结合单目视觉距离估计和ByteTrack多目标跟踪算法，完成障碍物的稳定检测与运动状态估计。在路径规划层面，设计分层规划架构，融合全局路径规划与局部避障算法，重点实现Frenet坐标系下的采样优化算法和基于模型预测控制的实时避障轨迹生成。通过完整的代码实现与仿真实验，验证系统在复杂交通场景下的有效性与实时性，为自动驾驶开发者提供从理论到实践的完整技术参考。 关键词：YOLOv8；自动驾驶
vi中跳到文件的第一行和最后一行
1：输入:$，然后回车；2：在键盘按下大写G；3：在键盘按Shift + g；平时操作linux系统都会修改文件，查看日志等。经常找不到光标位置，记录一下，方便自己查看好记性不如乱笔头。本篇文章转自，并做了些许改动。
nvidia系列教程-AGX-Orin linux源码下载编译
NVIDIA AGX Orin 是一款高性能的嵌入式计算平台，广泛应用于人工智能、自动驾驶、机器人等领域。为 AGX Orin 编译定制的 Linux 内核，可以更好地适应特定应用需求，增强系统的灵活性。本文将详细介绍如何下载、配置和编译适用于 AGX Orin 的 Linux 内核源码。本文介绍了如何为 NVIDIA AGX Orin 平台下载、配置和编译定制的 Linux 内核源码。通过编译和部署定制内核，您可以更好地控制系统的行为，并根据特定应用需求进行优化。
YOLOv11 改进 - 注意力机制 | 空间增强注意力SEAM（Spatially Enhanced Attention Module）提升遮挡场景检测鲁棒性
本文介绍了分离与增强注意力模块（SEAM）在YOLOv11中的结合应用。SEAM模块旨在增强面部特征学习能力，特别是处理面部遮挡问题。它采用多头注意力机制强调面部区域、抑制背景区域，第一部分使用深度可分离卷积减少参数并学习通道重要性，通过1x1卷积增强通道联系，利用两层全连接网络融合通道信息，经指数归一化后作为注意力权重与原始特征相乘。我们将SEAM集成到YOLOv11的检测头中，并进行相关注册和配置。实验表明，该方法有助于提升模型检测性能。
vim编辑状态下如何跳转到最后一行相关操作
vim操作 1.跳到文本的最后一行：按“G”,即“shift+g” 2.跳到最后一行的最后一个字符 ： 先重复1的操作即按“G”，之后按“$”键，即“shift+4”。 3.跳到第一行的第一个字符：先按两次“g”， 4.跳转到当前行的第一个字符：在当前行按“0”。 5.vi加密。进入vi，输入":" + "X" 之后就提示你输入两次密码。 6.文件重新载入:e! 7.单行复制 ...
百度百科 X-Bk-Token 算法还原
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Vi操作--跳到最后一行和跳到最后一行的最后一个字符
vi操作 1.跳到文本的最后一行：按“G”,即“shift+g” 2.跳到最后一行的最后一个字符 ： 先重复1的操作即按“G”，之后按“$”键，即“shift+4”。 3.跳到第一行的第一个字符：先按两次“g”， 4.跳转到当前行的第一个字符：在当前行按“0”。 5.vi加密。进入vi，输入":" + "X" 之后就提示你输入两次密码。之后:wq 保存退出。再次进入时就提示你输入密码了。如果你不想要密码了，就:X 提示你输入密码时连续按两次回车，就搞定了。哈哈。 ...
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
vi操作--跳到最后一行和跳到最后一行的最后一个字符
1.跳到文本的最后一行：按“G”,即“shift+g” 2.跳到最后一行的最后一个字符 ： 先重复1的操作即按“G”，之后按“$”键，即“shift+4”。 3.跳到第一行的第一个字符：先按两次“g”， 4.跳转到当前行的第一个字符：在当前行按“0”。 5.vi加密。进入vi，输入":" + "X" 之后就提示你输入两次密码。之后:wq 保存退出。再次进入时就提示你输入密码了。如果你不想...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
python直接跳转到最后一行,VI操作--跳到最后一行和跳到最后一行的最后一个字符...
SpringMVC使用的几个要点1.使用@RequestParam("username") 来对应参数名的时候,这个参数必须要传入,否则会报错.没加@RequestParam则可传可不传 @RequestMap ...items2 配色cat ~/.bash_profile #enables colorin the terminal bash shell exportexport CLICOLO...
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
VIM操作--跳到最后一行和跳到最后一行的最后一个字符
vim操作 1.跳到文本的最后一行：按“G”,即“shift+g” 2.跳到最后一行的最后一个字符 ： 先重复1的操作即按“G”，之后按“$”键，即“shift+4”。 3.跳到第一行的第一个字符：先按两次“g”， 4.跳转到当前行的第一个字符：在当前行按“0”。 5.vi加密。进入vi，输入":" + “X” 之后就提示你输入两次密码。之后:wq 保存退出。再次进入时就提示你输入密码了。如果你...
VI 跳到最后一行和跳到最后一行的最后一个字符
跳到文本的最后一行：按“G”,即“shift+g” 跳到最后一行的最后一个字符 ： 先重复1的操作即按“G”，之后按“$”键，即“shift+4”。 跳到第一行的第一个字符：先按两次“g”， 跳转到当前行的第一个字符：在当前行按“0”。 原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/zcl369369/article/details/7551962个人微信公众号： 作者：jiankunki
linux vim/vi 跳转到最后一行 跳转快捷键
vim/vi操作: 跳到文本的最后一行：按“G”,即“shift+g”。 跳到文本的第一行的第一个字符：按两次“g”。 跳到当前行的最后一个字符 ：在当前行按“$”键，即“shift+4”。 跳到当前行的第一个字符：在当前行按“0”。 ...
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