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vim中对文本的选择

本文主要解说vim中对文本的选择,vim中选择文本分为: (1)选择字符 ———— 命令行模式下输入小写v (2)选择行 ———— 命令行模式下输入大写V (3)选择块 ————...命令行模式下输入Ctrl + v 选取文本主要过程例如以下: a....进入对应的选择模式 v / V / Ctrl+v; c. 用上下键选择文本;(v选择多个连续的字符,V选择连续的行,Ctrl+v选择对应的块) 假设要复制粘贴文本的话,继续进行下面步骤: d....键盘输入y复制文本; e. 移动光标至要拷贝的位置,输入p粘贴。...附加linux下复制粘贴文本: 复制 ———— Ctrl+Shit + c 粘贴 ———— Ctrl+Shift + v 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn

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    MySQL和Java中的货币字段类型选择

    引言 在互联网应用中,处理货币是一项常见的任务。为了确保准确性和精度,我们需要选择适当的字段类型来存储货币数据。本文将讨论在MySQL和Java中记录货币时应选择的字段类型,并提供相应的代码示例。...MySQL中的货币字段类型 在MySQL中,我们可以使用DECIMAL数据类型来存储货币数据。DECIMAL提供了固定精度和小数位数的数字存储,非常适合处理货币金额。...Java中的货币字段类型 在Java中,我们可以使用java.math.BigDecimal类来表示和处理货币数据。BigDecimal提供了高精度的十进制计算,适合处理货币金额。...结论 在MySQL和Java中记录货币时,我们需要选择适当的字段类型来确保准确性和精度。在MySQL中,使用DECIMAL类型存储货币金额是一种常见的做法。...而在Java中,使用BigDecimal类来表示和处理货币数据是推荐的方式。本文详细介绍了在MySQL和Java中记录货币时的字段类型选择,并提供了相应的代码示例

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    LyScript 从文本中读写ShellCode

    LyScript 插件通过配合内存读写,可实现对特定位置的ShellCode代码的导出,或者将一段存储在文本中的ShellCode代码插入到程序堆中,此功能可用于快速将自己编写的ShellCode注入到目标进程中...插件地址:https://github.com/lyshark/LyScript将本地ShellCode注入到堆中: 第一种用法是将一个本地文本中的ShellCode代码导入到堆中。...if address == False: exit() # 设置内存可执行属性 dbg.set_local_protect(address,32,1024) # 从文本中读取...dbg.set_register("eip",address) input() dbg.delete_alloc(address) dbg.close()执行后,堆空间内会自动填充...from LyScript32 import MyDebug# 将特定内存保存到文本中def write_shellcode(dbg,address,size,path): with open(path

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    LyScript 从文本中读写ShellCode

    LyScript 插件通过配合内存读写,可实现对特定位置的ShellCode代码的导出,或者将一段存储在文本中的ShellCode代码插入到程序堆中,此功能可用于快速将自己编写的ShellCode注入到目标进程中...插件地址:https://github.com/lyshark/LyScript 将本地ShellCode注入到堆中: 第一种用法是将一个本地文本中的ShellCode代码导入到堆中。...address == False: exit() # 设置内存可执行属性 dbg.set_local_protect(address,32,1024) # 从文本中读取...dbg.set_register("eip",address) input() dbg.delete_alloc(address) dbg.close() 执行后,堆空间内会自动填充...from LyScript32 import MyDebug # 将特定内存保存到文本中 def write_shellcode(dbg,address,size,path): with open

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    文本分类中的特征选择方法

    [puejlx7ife.png] 在文本分类中,特征选择是选择训练集的特定子集的过程并且只在分类算法中使用它们。特征选择过程发生在分类器的训练之前。...如果它们是依赖的,那么我们选择文本分类的特征。...最后,但并非最不重要,我们应该注意到,从统计的角度来看,由于只有自由度和Yates校正(这将难以达到统计的显着性) ,卡方(卡方检测)特征选择是不准确的。...因此,我们应该期望在所选择的特征中,其中一小部分是独立于类的。因此,我们应该期望在所选择的特征中,其中一小部分是独立于类的。...消除噪声/罕见的功能 另一种技术可以帮助我们避免过度拟合,减少内存消耗并提高速度,就是从词汇表中删除所有生僻词。例如,可以消除所有类别中只出现一次的所有术语。

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    如何从文本中构建用户画像

    推荐阅读时间:8min~10min 文章内容:如何从文本中构建用户画像 一文告诉你什么是用户画像 介绍了到底什么是用户画像,了解了用户画像的本质是为了让机器去看之后,这里谈一谈如何从文本中构建用户画像。...文本数据是互联网产品中最常见的信息表达形式,具有数量多、处理快、存储小等特点。来简单看下如何从文本数据中构建用户画像。...标签选择 前面提到的都是将文本进行结构化,生成标签、主题、词向量等等,如何通过结构化后的文本构建用户画像呢?或者说如何将文本中的结构化信息传递给用户呢?...特征与目标的相关性:这点比较显见,与目标相关性高的特征,应当优选选择。除方差法外,本文介绍的其他方法均从相关性考虑。 常见的特征选择的方法有:方差选择法、相关系数法、卡方检验、互信息法。...总结 用户画像在推荐系统中的作用是非常重要的,如何从文本中构建用户画像信息呢?简单来说就是两部分:结构化文本信息和筛选部分特征信息。

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    SPERT:一种从文本中抽取关系方法

    comedians") 或者 ("comedians",Director,"xiao ming") 下面是这个模型整体的架构图: span classification(span分类) 红色方块表示实体 黄色方块表示文本内容...蓝色方块表示span长度信息 绿色方块表示整个句子的语义 表示向量合并操作 span的表示: c表示整个句子语义嵌入 使用softmax分类器分类span(softmax分类器会在后续文章中详细介绍)...首先定义好entity目录,比如person、organization; span被分类为 中的类别,或者none(表示span不包含实体); span使用BERT来做嵌入操作(就是将其转化为特征向量...fusion function(融合函数) :来融合嵌入后的向量,这篇论文就是选用了一个比较好的融合函数max-pooling; 表示span的长度嵌入,目的是把span的长度信息融合span的特征向量中,

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    从 VFP 的角度看 .NET 类中的属性和字段

    大多数 foxer 其实对 VFP 中的“属性”是没有认真考虑过的。然而,在使用 X#(XSharp) 时,不可避免的的在类定义中需要了解它的属性和字段到底是什么意思。...对于合格的 VFP 程序员,在制作自定义类时,通常情况下,会有选择的对一些自定义属性赋予适当的 Access 和 Assign 方法(事实上,针对类固有的属性,也是可以定义的)。...如果你对我上述的描述了然于胸,那么,对于 X# 中的所谓属性和字段的理解,事实上不应该有难度。...X# 中的所谓属性和字段,依据在 .NET 中的定义,它们有一个很重要的区别,也就是属性可以包含逻辑,而字段是直接存取的。...因此,X# 中的属性,完全可以认为在概念上等同于 VFP 属性;而字段,则可以认为是不具有 Access 和 Assign 方法并且可见性被标识为非 Public 的属性。

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    文本生成中的应用:从原理到实践

    深度解析NLP在文本生成中的应用:从原理到实践自然语言处理(NLP)领域中,文本生成是一项引人注目的任务,它涉及到使用计算机来生成具有自然语言风格和语法的文本。...noise = torch.randn(batch_size, noise_dim) generated_text = generator(noise) # ...数据预处理与模型选择在文本生成任务中...对于有监督学习,这包括分词、编码和生成目标文本;对于无监督学习,这可能包括对文本进行降噪或生成对抗训练。选择合适的模型取决于任务的复杂性和数据的规模。...分词和编码encoded_corpus = [tokenizer.encode(text, max_length=512, truncation=True) for text in corpus]3.3 模型选择与训练在这个例子中...从基础的有监督学习到无监督学习,使用现代NLP技术可以构建出强大的文本生成系统。通过深入研究NLP的原理和实践文本生成的代码,我们可以更好地理解并应用这一领域的知识,为未来的文本生成技术做出贡献。

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    最新Python大数据之Excel进阶

    •选择你要修改的图表类型,点击确定,图表类型更换完成 1.有些情况下,需要把某个数据系列设置为另一种图表类型 •同样右键点击,唤出下拉菜单,点击更改图表类型。...1.增加数据系列 通过图表设计中的选择数据对话框,重新选择数据 •选中所要添加数据系列的图表 编辑数据系列 •右键或切换到图表设计标签,点击选择数据图标 点击向上箭头,重新框选数据区域。...表中不要有合并单元格 数据透视表的原始表格中不要有合并单元格存在,否则容易导致透视分析错误 填充合并单元格办法:取消合并单元格 ->选中要填充的空单元格 ->输入公式->按Ctrl+Enter键重复操作...数据格式要正确 原始数据表中,数据格式要正确设置,尤其是日期数据,不能设置成文本数据,否则无法使用透视表汇总统计日期数据,也不进一步使用切片器分析数据。...字段设置 •移动字段 首先,字段可以从字段列表中直接拖拽添加到下方区域。如下面两张图所示,左图从字段列表中选中字段,往下拖动,拖动到如右图所示的区域,再松开鼠标,就完成了字段添加。

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    【DB笔试面试638】在Oracle中,文本型字段直方图示例2个。

    ♣ 题目部分 在Oracle中,文本型字段直方图示例2个。...------------------------------------------------------------- 上述SQL应该走列NAMES上的索引IDX_NAME,但实际上CBO这里却选择了全表扫描...这是因为CBO默认认为列NAMES的数据是均匀分布的,而其实该列上的DISTINCT值只有1和2这两个值,所以CBO评估出来的对列B施加等值查询条件的可选择率就是1/2,进而评估出来的对列B施加等值查询条件的结果集的...CBO评估出上述等值查询要返回结果集的Cardinality是5001,己经占了表T_HG_20170601_LHR总记录数的一半,所以CBO认为此时再走列B上的索引IDX_NAME就己经不合适了,进而就选择了全表扫描...对表T_HG_20170601_LHR的列NAMES收集了直方图统计信息后,从如下结果可以看到,此时CBO正确地评估出了返回结果集的Cardinality不是5001而是1,进而就正确地选择了走索引IDX_NAME

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    如何从jdbc中获取数据库建表语句信息(表字段名称表字段类型表字段注释信息表字段长度等等)

    * 如何从jdbc中获取数据库建表语句信息(表字段名称/表字段类型/表字段注释信息/表字段长度等等) * 1,表字段名称 * 2,表字段类型 * 3,表字段注释信息 这里介绍3种方式,如下:...语句获取 select * from user_pop_info where 1 = 2 第二种方式:执行sql语句获取 show create table user_pop_info 第二种方式:直接从jdbc...数据库连接Connection实例中获取 三种方式获取的数据有一些区别 第一种方式不能获取到的信息比较丰富,但是唯一不能获取的是表字段备注信息,其他信息基本都有了 第二种方式可以获取完整的建表语句,...中获取数据库建表语句信息(表字段名称/表字段类型/表字段注释信息/表字段长度等等) * 1,表字段名称 * 2,表字段类型 * 3,表字段注释信息 */ @Slf4j public class How2ObtainFieldInfoFromJdbc.../ 第二种方式:执行sql语句获取 show create table user_pop_info how2ObtainFieldInfoFromJdbc.method2(); // 第二种方式:直接从jdbc

    4.8K10

    2022年最新Python大数据之Excel基础

    输入: conca自动提示,选择第一个字符串合并 选择要合并的字符串用英文逗号分隔,额外添加的字符串也用逗号分隔,用英文单引号或者双引号包起来 保留原百分号,需要用到文本的格式化 数据排序 按数值大小排序...•选择你要修改的图表类型,点击确定,图表类型更换完成 1.有些情况下,需要把某个数据系列设置为另一种图表类型 •同样右键点击,唤出下拉菜单,点击更改图表类型。...表中不要有合并单元格 数据透视表的原始表格中不要有合并单元格存在,否则容易导致透视分析错误 填充合并单元格办法:取消合并单元格 ->选中要填充的空单元格 ->输入公式->按Ctrl+Enter键重复操作...数据格式要正确 原始数据表中,数据格式要正确设置,尤其是日期数据,不能设置成文本数据,否则无法使用透视表汇总统计日期数据,也不进一步使用切片器分析数据。...字段设置 •移动字段 首先,字段可以从字段列表中直接拖拽添加到下方区域。如下面两张图所示,左图从字段列表中选中字段,往下拖动,拖动到如右图所示的区域,再松开鼠标,就完成了字段添加。

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    【技术】从文本挖掘和机器学习中洞悉数据

    文本挖掘分析的是包含在自然语言文本中的数据。它可以帮助企业从文本型数据中获得具有潜在价值的商业洞察力,比如Word文档、邮件或Facebook、Twitter、LinkedIn等社交媒体上的帖子。...对于在信息检索和自然语言处理等方面应用机器学习技术这一命题,文本挖掘已成为一个重要研究领域。从某种意义上来说,它被定义为从能够在互联网上轻易获取的泛文本数据中挖掘知识的一种技术。 ?...步骤2:清洗文本数据。也就是从网页文本中去掉广告信息;把二进制格式的数据转换为标准文本;处理表格、图形和公式;以及其他的工作。...它研究和建立一些能够从数据中获取信息并做出决策的算法。这些算法根据历史数据建立模型,以达到数据驱动决策的效果,而非根据僵化的程序指令做出决策。...比如,文本挖掘能利用机器学习进行情感分析,而情感分析又被评论和社交媒体广泛应用于从市场营销到客户服务的一系列领域,它能够确定一篇文档中作者对某些主题的情感倾向。

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    【译】从文本挖掘和机器学习中洞悉数据

    文本挖掘分析的是包含在自然语言文本中的数据。它可以帮助企业从文本型数据中获得具有潜在价值的商业洞察力,比如Word文档、邮件或Facebook、Twitter、LinkedIn等社交媒体上的帖子。...对于在信息检索和自然语言处理等方面应用机器学习技术这一命题,文本挖掘已成为一个重要研究领域。从某种意义上来说,它被定义为从能够在互联网上轻易获取的泛文本数据中挖掘知识的一种技术。 ?...步骤2:清洗文本数据。也就是从网页文本中去掉广告信息;把二进制格式的数据转换为标准文本;处理表格、图形和公式;以及其他的工作。...它研究和建立一些能够从数据中获取信息并做出决策的算法。这些算法根据历史数据建立模型,以达到数据驱动决策的效果,而非根据僵化的程序指令做出决策。...比如,文本挖掘能利用机器学习进行情感分析,而情感分析又被评论和社交媒体广泛应用于从市场营销到客户服务的一系列领域,它能够确定一篇文档中作者对某些主题的情感倾向。

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