这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Vim学习（四）——命令使用技巧。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
打开文本默认模式，按**【ESC】**重新进入
【/关键字】：搜索匹配关键字
G：最后一行
gg：第一行
hjkl:左下右上
yy: 复制一行
dd：删除一行
p:粘贴
u: 撤销
按**【i / a / o】**键均可进入文本编辑模式，只是插入位置略有不同文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-669178.html
i : 在光标字符前插入
a : 在光标字符后插入
o : 在光标下插入行
按**【：】**进入文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-669178.html
:行号 光标调到指定行
:wq 退出并保存
:q! 强制退出，不保存
到了这里，关于Vim学习（四）——命令使用技巧的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
创建远端仓库： git init – bare // 创建远端裸仓库； 远端仓库别名： origin 本地仓库： git clone … 创建远程仓库 1.创建git账号和git用户组 2.创建git仓库 3.禁止git用户登录shell，这样git通过sh服务登录会被拒绝(可选) 4. 创建本地仓库 比如在我的windows电脑创建本地仓库文件夹 然后
分支介绍： Master ： 稳定压倒一切，禁止尚review和测试过的代码提交到这个分支上，Master上的代码是可以随时部署到线上生产环境的。 Develop ：开发分支，我们的持续集成工作在这里，code review过的代码合入到这里，我们以下要讲的BUG fix和feature开发都可以基于develop分支拉取
提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 本地仓库整理分为整理上一次提交和整理多次提交 1.整理上一次提交： 把当前暂存区里的内容合并到上一次commit里，而且还可以修改上一次提交的message信息。 上面命令执行后，跳出一个VIM编辑框（如左下图），此时我们可以修改
1、git init：初始化仓库 2、git status：查看仓库的状态 工作树和仓库在被操作过程中，状态会不断发生变化。在Git操作过程中常用git status 来查看当前状态，是基本的操作。 3、git add：向暂存区中添加文件 如果只是利用Git仓库创建了文件，那么文件并不会被记入Git 仓库的版本
本人习惯了Linux环境的du命令，在HP-UX下，发现du命令真的非常难用，有种让人很难受的感觉。主要是因为HP-UX下的du命令参数比Linux平台du命令参数要少很多，尤其是没有-h这个参数，它只能以kb形式显示文件/文件夹的大小，对于我来说，看起来非常不直观。下面是工作中，HP-
大家好，又见面了，我是沐风晓月，本文是专栏【linux基本功-基础命令实战】的第53篇文章。 专栏地址：[linux基本功-基础命令专栏] ， 此专栏是沐风晓月对Linux常用命令的汇总，希望能够加深自己的印象，以及帮助到其他的小伙伴😉😉。 如果文章有什么需要改进的地方还请
一、getprop 1.1 getprop简介 getprop命令的作用就是从系统的各种配置文件中读取一些设备的信息。这些文件在我们的手机设备中是可以找到的。 1.2 查询所有的配置 会列出所有的配置信息 这些配置中以ro开头的是只读属性。 1.3 查看单个配置信息 可以在adb shell getprop后面加属性名
随着深度学习的发展，迁移学习已成为一种流行的机器学习方法，它能够将预训练模型应用于各种任务，从而实现快速模型训练和优化。然而，要想充分利用迁移学习的优势，我们需要掌握一些关键技巧。本文将介绍这些技巧，帮助您更好地应用迁移学习技术。 选择合适的预
一、Google 搜索引擎的使用技巧 1、Google 常用语法说明 site 指定域名 inurl URL 中存在的页面 intext 网页内容里面的 Filetype 指定文件类型 intitle 网页标题中的 link 返回你所有的指定域名链接 info 查找指定站点信息 cache 搜索 Google 里的内容缓存 2、技巧 技巧 1：
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用32-在YOLOv5模型上使用TensorRT进行加速的应用技巧，TensorRT是NVIDIA公司提供的一个深度学习推理（inference）优化器和运行时库。它专门为生产环境下的高性能深度学习推理提供优化支持。TensorRT可以加速深度学习模型在
