vim中命令学习技巧——快捷键

本文详细介绍了Vim编辑器的各种快捷键使用方法,包括光标移动、文本编辑、复制粘贴、撤销重做等功能,以及如何进行简单的命令模式操作。

normal mode

移动光标

h j k l

ctrl+f

forward 向前翻页

ctrl+b

backward 向后翻页

ctrl+u

up 向上移动半屏

ctrl+d

down 向下移动半屏

0

the first number  移动到行首字符

$

移动到行尾字符

shift+h

head 移动光标第一行

shift+m

middle 移动到中间行

shift+l

low 移动到最下一行

gg

到首行

G

最后一行

5<cr>

到第5

/word

查找word

n

向下再查找word

N

向上再查找word

x X

后前删除(del);X向前删除(backspace)

dd

删除一行

5dd

删除光标开始向下的5

d1G

删除光标以前的

dG

删除光标以后的

yy

复制(参考删除)

nyy

y1G

yG

p P

p向下粘贴;P向上粘贴

u

undo

ctrl+r

redo

.

小数点:重复上一步操作

shift+v

行选

ctrl+v

块选

insert mode

ctrl+n

单词补齐(以前出现过)

ctrl+x+l

行补齐

ctrl+x+k

字典功能(用ctrl+n/p换词)

commend mode

:set nu

number

:set nonu

no number

:set ai

auto indent

:set noai

no autoindent

shift+zz

:wq!

:100,200/a/b/g

100200行间的a换成b

:1,$s/a/b/g

全换

:1,$s/a/b/gc

全换有提示等用户确认

多窗口

sp

不加文件名再代开已打开的文件,也可以加文件名,用:q

ctrl+ww

光标窗口切换

vnew (filename)

竖着再代开一个新窗口,用:bd

e或:o

打开一个文件覆盖原先的,用:bd,:bn切换

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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