sed 一点点记忆
sed用法实例1(我用的最多,超级无敌的用法)
格式:/ # b 可以换成你想要的字符
sed -i '//s///' 文本文件
sed -i '##s###' 文本文件
sed -i 'bbsbbb' 文本文件
描述
通过正则表达式过滤你想要的行,替换该行的内容
1、s前面用于过滤,不需要替换所以只有两个分割符(//)
2、s后面用于替换,需要替换所以有三个分割符(///)
3、s前面:两个分割符之间写正则表达式过滤你想要的行
4、s后面:三个分割符,第一个和第二个之间写你想替换的内容,第二个和第三个之间写你想替换成什么
5、正则表达式书写超级简单,记住就行-但是要一点点去记忆,只有常用的东西面试的时候才会脱口而出
用法
cat test-nginx.conf
文本内容如下:
# pass the PHP scripts to FastCGI server listening on 127.0.0.1:9000
#location ~ \.php$ {
# root html;
# fastcgi_pass 127.0.0.1:9000;
# fastcgi_index index.php;
# fastcgi_param SCRIPT_FILENAME /scripts$fastcgi_script_name;
# include fastcgi_params;
#}
sed -i '/\/scripts$/s/\/scripts/$document/' 文本文件
替换后内容:
# pass the PHP scripts to FastCGI server listening on 127.0.0.1:9000
#location ~ \.php$ {
# root html;
# fastcgi_pass 127.0.0.1:9000;
# fastcgi_index index.php;
# fastcgi_param SCRIPT_FILENAME $document$fastcgi_script_name;
# include fastcgi_params;
#}
相关文章:
sed 一点点记忆
sed用法实例1(我用的最多,超级无敌的用法) 格式:/ # b 可以换成你想要的字符 sed -i //s/// 文本文件 sed -i ##s### 文本文件 sed -i bbsbbb 文本文件描述 通过正则表达式过滤你想要的行,替换该行的内容 1、s前面用…...
PyTorch--卷积神经网络(CNN)模型实现手写数字识别
文章目录 前言完整代码代码解析1. 导入必要的库2. 设备配置3. 超参数设置4. 加载MNIST数据集5. 创建数据加载器6. 定义卷积神经网络模型7. 实例化模型并移动到设备8. 定义损失函数和优化器9. 训练模型10. 测试模型11. 保存模型 常用函数解析小改进数据集部分可视化训练过程可视…...
前端程序员回忆工作第1年的记录总结(一)
更多详情:爱米的前端小笔记(csdn~xitujuejin~zhiHu~Baidu~小红shu)同步更新,等你来看!都是利用下班时间整理的,整理不易,大家多多👍💛➕🤔哦!你们…...
SQL Server端口设置完整详细步骤
大家好,我是程序员小羊! 前言: 前面是对SQLserver服务器一些介绍,不想了解的可直接点击目录跳入正题,谢谢!!! SQL Server 是由微软公司开发的关系数据库管理系统 (RDBMS)。它主要…...
【2024】k8s集群 图文详细 部署安装使用(两万字)
目录💻 一、前言二、下载依赖配置环境1、配置系统环境1.1、配置桥接网络1.1.1、parallels desktop配置1.1.2、VMware配置 1.2、配置root用户登陆 2、环境配置安装下载2.1、安装ipset和ipvsadm2.2、关闭SWAP分区 3、配置Containerd容器3.1、下载安装Containerd3.2、创…...
CSS 伪类和伪元素
也是选择器的一种,被称为伪类和伪元素。这一类选择器的数量众多,通常用于很明确的目的。 伪类 什么是伪类 伪类是选择器的一种,它用于选择处于特定状态的元素。 比如当它们是这一类型的第一个元素时(:first-child)&…...
某动一面——算法题
function restoreIpAddresses(s) {const result = [];function backtrack(start, path) {// 如果剩余的字符数不符合IP地址的要求,则剪枝if (s.length - start > (4 - path.length) * 3) return;if (s.length - start < (4 - path.length)) return;// 当找到了四段IP地址…...
kubernetes中共享内存和内存区别
计算机科学中的内存与共享内存 在计算机科学中,“内存”和“共享内存”是两个不同的概念,但它们之间有着密切的关系。为了更好地理解这两个概念及其相互关系,我们可以分别解释一下: 内存 (Memory) 内存通常指的是计算机系统的主…...
JavaWeb04-MyBatis与Spring结合
目录 前言 一、MyBatis入门(MyBatis官网) 1.1 创建mybatis项目(使用spring项目整合式方法) 1.2 JDBC 1.3 数据库连接池 1.4 实用工具:Lombok 二、MyBatis基础操作 2.1 准备工作 2.2 导入项目并实现操作 2.3 具…...
Mybatis-springBoot
MyBatis 是一个流行的 Java 持久层框架,它简化了与关系型数据库的交互。通过将 SQL 语句与 Java 代码进行映射,MyBatis 提供了一种方便、灵活的方式来执行数据库操作。它支持动态SQL、缓存机制和插件扩展,使得开发人员能够更高效地编写和管理…...
【中国数据库前世今生】数据存储管理的起源与现代数据库发展启蒙
记录开启本篇的目的: 作为1名练习时长2年半的DBA,工作大部分时间都在和数据库打交道,包括Oracle,Mysql,Postgresql,Opengauss等国内外数据库。但是对数据库的发展史却知之甚少。 正好腾讯云开发者社区正在热播:【纪录片】中国数据库前世今生,借此机会了解…...
拉卡拉上半年营收29.82亿元 外卡、数字化服务提升业绩增长空间
8月9日晚,拉卡拉(300773.SZ)发布2024年半年业绩报告。在国内经济延续恢复向好态势、国内消费市场规模持续增长的背景下,拉卡拉积极推进“推广数字支付、共享数字科技、兑现数据价值”的经营战略,上半年公司实现营业收入29.82亿元,…...
数学建模——启发式算法(蚁群算法)
算法原理 蚁群算法来自于蚂蚁寻找食物过程中发现路径的行为。蚂蚁并没有视觉却可以寻找到食物,这得益于蚂蚁分泌的信息素,蚂蚁之间相互独立,彼此之间通过信息素进行交流, 从而实现群体行为。 蚁群算法的基本原理就是蚂蚁觅食的过程…...
【Pytorch实用教程】在做模型融合时非常关键的代码:nn.Identity()详解
文章目录 nn.Identity()基础介绍主要用途示例代码以ResNet为例介绍 self.resnet.fc = nn.Identity() 的作用1. **背景:ResNet 模型结构**2. **代码 `self.resnet.fc = nn.Identity()` 的作用**3. **为什么使用 `nn.Identity()`**4. **示例代码**nn.Identity()基础介绍 nn.Ide…...
【开源力荐】一款基于web的可视化视频剪辑工具
嗨, 大家好, 我是徐小夕. 之前一直在社区分享零代码&低代码的技术实践,也陆陆续续设计并开发了多款可视化搭建产品,比如: H5-Dooring(页面可视化搭建平台)V6.Dooring(可视化大屏搭建平台)橙…...
鸿萌数据恢复服务: 如何修复 SQL Server 数据库错误 829?
天津鸿萌科贸发展有限公司从事数据安全服务二十余年,致力于为各领域客户提供专业的数据恢复、数据备份、网络及终端数据安全等解决方案与服务。 同时,鸿萌是众多国际主流数据恢复软件(Stellar、UFS、R-Studio、ReclaiMe Pro 等)的授权代理商,…...
OpenCV图像处理——按最小外接矩形剪切图像
引言 在图像处理过程中,提取感兴趣区域(ROI)并在其上进行处理后,往往需要将处理后的结果映射回原图像。这一步通常涉及以下几个步骤: 找到最小外接矩形:使用 cv::boundingRect 或 cv::minAreaRect 提取感兴…...
《熬夜整理》保姆级系列教程-玩转Wireshark抓包神器教程(4)-再识Wireshark
1.简介 按照以前的讲解和分享路数,宏哥今天就应该从外观上来讲解WireShark的界面功能了。 2.软件界面 由上到下依次是标题栏、主菜单栏、主菜单工具栏、显示过滤文本框、打开区、最近捕获并保存的文件、捕获区、捕获过滤文本框、本机所有网络接口、学习区及用户指…...
调用yolov3模型进行目标检测
要调用已经训练好的YOLOv3模型对图片进行检测,需要完成以下几个步骤: 加载预训练模型:从预训练的权重文件中加载模型。准备输入图片:将图片转换为模型所需的格式。进行推理:使用模型对图片进行推理,得到检…...
linux文件——重定向原理——dup、重定向与execl、VFS
前言:本篇讲解linux下的重定向相关内容。 在本篇中, 博主将会带着友友们一边实验, 一边探索底层原理。 通过本篇的学习, 友友们将会了解到重定向是如何实现的, 重定向的本质是什么, 重定向和进程替换之间的…...
后进先出(LIFO)详解
LIFO 是 Last In, First Out 的缩写,中文译为后进先出。这是一种数据结构的工作原则,类似于一摞盘子或一叠书本: 最后放进去的元素最先出来 -想象往筒状容器里放盘子: (1)你放进的最后一个盘子(…...
无法与IP建立连接,未能下载VSCode服务器
如题,在远程连接服务器的时候突然遇到了这个提示。 查阅了一圈,发现是VSCode版本自动更新惹的祸!!! 在VSCode的帮助->关于这里发现前几天VSCode自动更新了,我的版本号变成了1.100.3 才导致了远程连接出…...
【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】
解密LSTM与GRU:如何让RNN变得更聪明? 在深度学习的世界里,循环神经网络(RNN)以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而,传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失&#…...
Java多线程实现之Callable接口深度解析
Java多线程实现之Callable接口深度解析 一、Callable接口概述1.1 接口定义1.2 与Runnable接口的对比1.3 Future接口与FutureTask类 二、Callable接口的基本使用方法2.1 传统方式实现Callable接口2.2 使用Lambda表达式简化Callable实现2.3 使用FutureTask类执行Callable任务 三、…...
《通信之道——从微积分到 5G》读书总结
第1章 绪 论 1.1 这是一本什么样的书 通信技术,说到底就是数学。 那些最基础、最本质的部分。 1.2 什么是通信 通信 发送方 接收方 承载信息的信号 解调出其中承载的信息 信息在发送方那里被加工成信号(调制) 把信息从信号中抽取出来&am…...
视频字幕质量评估的大规模细粒度基准
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!! 摘要 视频字幕在文本到视频生成任务中起着至关重要的作用,因为它们的质量直接影响所生成视频的语义连贯性和视觉保真度。尽管大型视觉-语言模型(VLMs)在字幕生成方面…...
以光量子为例,详解量子获取方式
光量子技术获取量子比特可在室温下进行。该方式有望通过与名为硅光子学(silicon photonics)的光波导(optical waveguide)芯片制造技术和光纤等光通信技术相结合来实现量子计算机。量子力学中,光既是波又是粒子。光子本…...
短视频矩阵系统文案创作功能开发实践,定制化开发
在短视频行业迅猛发展的当下,企业和个人创作者为了扩大影响力、提升传播效果,纷纷采用短视频矩阵运营策略,同时管理多个平台、多个账号的内容发布。然而,频繁的文案创作需求让运营者疲于应对,如何高效产出高质量文案成…...
基于 TAPD 进行项目管理
起因 自己写了个小工具,仓库用的Github。之前在用markdown进行需求管理,现在随着功能的增加,感觉有点难以管理了,所以用TAPD这个工具进行需求、Bug管理。 操作流程 注册 TAPD,需要提供一个企业名新建一个项目&#…...
TSN交换机正在重构工业网络,PROFINET和EtherCAT会被取代吗?
在工业自动化持续演进的今天,通信网络的角色正变得愈发关键。 2025年6月6日,为期三天的华南国际工业博览会在深圳国际会展中心(宝安)圆满落幕。作为国内工业通信领域的技术型企业,光路科技(Fiberroad&…...
