Vi编辑器使用要点

vi 文件名 进入命令模式
命令模式--i、a、o、I、A、O-->插入模式--ESC键-->命令模式
i:在光标之前添加文本
I:在光标行首添加文本
a:在光标之后添加文本
A:在光标行末添加文本
o:在光标下插入新行
O:在光标上插入新行
命令模式--:-->编辑模式--回车-->命令模式
:set nu 回车设置行号
:set nonu 回车取消行号
:n 移至文件的第n行
:n1,n2d 删除n1到n2行的内容
vi默认没有设置行号,可以修改每个用户的vi配置文件让它进入vi的时候显示行号
进入用户的根目录,vi .vimrc,然后写上set nu保存退出,以后这个用户的vi编辑器就会显示行号
命令模式
ZZ: 退出
h: 左移一个字符
j: 下移一个字符
k: 上移一个字符
l: 右移一个字符
$: 移至行尾
0: 移至行首
Enter:移至下行行尾
H: 移至屏幕上端
M: 移至屏幕中端
L: 移至屏幕下端
G: 移至文件的最后一行
nG:移至文件的第n行,1G移至文件的第1行,10G移至文件的第10行
x: 删除光标所在的一个字符(相当于向后删除)
X: 删除光标前面的一个字符(相当于向前删除)
dd: 删除光标所在的行
dG: 删除光标所在的行到末尾的内容
D: 删除光标所在处到行尾的内容
u:撤销
yy,Y: 复制当前行
nyy,nY:复制包括当前行在内的n行
p: 将已经选择复制或被删除的行放到当前行下(粘贴)
r: 取代光标所在处的字符
R: 从光标所在处开始替换字符,按ESC结束
s: 替换光标所在处字符并进入文本输入方式
S: 替换光标所在全行,按ESC结束
u: 取消上一步操作(取消到上次打开文件的点上,并不是上次保存的点上),ctrl+r取消取消的操作
U: 取消当前行的所有操作
:w 保存
:w new_filename 另存为
:wq 保存退出
ZZ
:q 不保存退出
:q! 强制不保存退出
:wq!强制保存退出
:x
:x!
/string 搜索字符串
?string 搜索字符串
n 向下搜索(?向上)
N 向上搜索(?向下)
:%s/旧的字符串/新的字符串/g 将旧的内容全部替换为新的内容
:%s/旧的字符串//g 将旧的内容删除
:r 文件名
:!操作系统命令
vi -o file1 file2 同时打开多个文件(水平排列)
vi -O file1 file2 同时打开多个文件(垂直排列)
ctrl+ww 文件之前切换
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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