7、vi 编辑模式与命令行操作技巧

vi 编辑模式与命令行操作技巧

在命令行操作中,vi 编辑模式提供了丰富的功能,能帮助我们更高效地处理命令和文本。下面将详细介绍这些功能及其使用方法。

撤销与文本保存

在 vi 编辑模式中,有撤销上一次更改的操作。重复该操作可撤销更早的更改,当没有更多可撤销的更改时,bash 会发出提示音。还有一个相关命令是 . ,它可以重复上一次的文本修改命令。

另外,有一种无需先删除文本就能将其保存到删除缓冲区的方法:只需输入删除命令,但用 y (“提取”) 代替 d 。这不会修改任何内容,但允许你在之后多次检索提取的文本。检索提取文本的命令有 p ,它会将文本插入到当前行光标右侧; P 则将文本插入到光标左侧。不过, y p P 命令虽然强大,但更适合用于对文档或程序进行全局更改等“真正的 vi”任务,而非 shell 命令,所以使用频率可能不高。

历史列表中的移动

vi 控制模式下有一组命令可用于在命令历史列表中移动和搜索,这一功能非常重要,能让我们返回并修正错误命令,而无需重新输入整行内容。相关命令总结如下表:
| 命令 | 描述 |
| — | — |
| k 或 - | 向后移动一行 |
| j 或 + | 向前移动一行 |
| G | 移动到重复计数指定的行 |
| /string | 向后搜索字符串 |
|?string

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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