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    shell中批量注释和取消注释的方法

    ,除了正常的做法,每行前面加#进行注释外 一、手动添加注释 我们还可以用个取巧的办法,也可以写成下面这种 #!...按大写“I”进入插入模式,输入注释符“#”或者是"//",然后立刻按下ESC(两下) 最终效果如下 ?...取消注释 ctrl + v 进入块选择模式,选中你要删除的行首的注释符号,注意// 要选中两个, ?...选好之后按d即可删除注释 方法二 替换命令 批量注释: 使用下面命令在指定的行首添加注释: :起始行号,结束行号s/^/注释符/g 我们这里是要操作第2行到第5行,所以用vim打开脚本后,输入...取消注释: :起始行号,结束行号s/^注释符//g 这里我们使用 :2,5s/^#//g ? 回车 ?

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    如何取消Linux下,vi中显示的^M符号-linux快速入门教程

    而对于Linux 的vi,有些版本,比如我当前开发板里面的vi,是用busybox编译出来的,不能识别windows下面编辑的,带0x0D的那些文本文件,所以,你在windows下面编辑一个普通的文本文件...,如果里面有换行,那么在Linux的vi里面,对应的那个0x0D就会显示出一个^M,比如: 1. led on & off^M eg....注:普通PC版本的Linux,好像可以很好地识别了,比如我的Linux服务器,OpenSUSE下面的某个版本vi的,可以很好地显示那些windows下面编辑的,带0x0D的回车换行符,不能出现^M。...此外,关于ASCII字符,Linux下面有个简要的介绍: [crifan@linux-41lh wi-fi]$man ascii ASCII(7)                                           ...Linux Programmer's Manual                                           ASCII(7) NAME        ascii - the

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    【Linux系列】批量注释

    它提醒我们,所有的渗透测试活动都应该在获得明确授权的情况下进行,并且要遵守相关法律法规。 如果你对Web安全感兴趣,或者想要提高你的Web应用程序的安全性,我强烈推荐你阅读这篇文章。...这个功能特别适合于在代码中批量添加注释、初始化数组或进行其他类似的批量编辑任务。 进入可视块模式 要开始块插入,首先需要进入可视块模式。这可以通过在普通模式下按下Ctrl + v来实现。...然后,按下I(大写字母 i)进入插入模式。这时,你可以在所有选中的行的同一列位置插入文本。这是一个非常直观的操作,因为它允许你在多行中同时进行编辑。...以下是一些常见的使用场景: 批量添加注释:在代码中批量添加注释是块插入的一个典型应用。例如,如果你需要在多行代码的末尾添加//注释,可以使用块插入快速完成。...示例:批量添加注释 让我们通过一个简单的示例来演示如何使用块插入在代码中批量添加注释。

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    Linux Vim批量注释和自定义注释

    使用 Vim 编辑 Shell 脚本,在进行调试时,需要进行多行的注释,每次都要先切换到输入模式,在行首输入注释符"#"再退回命令模式,非常麻烦。连续行的注释其实可以用替换命令来完成。...换句话说,在指定范围行加"#"注释,可以使用 ":起始行,终止行 s/^/#/g",例如: :1,10s/^/#/g 表示在第 1~10 行行首加"#"注释。"...取消连续行注释,则可以使用 ":起始行,终止行s/^#//g",例如: :1,10s/^#//g 意为将行首的"#"替换为空,即删除。...设置成功后,直接在任意需要注释的行上按 "Ctrl+P" 快捷键,就会自动在行首加上 "#" 注释。取消此快捷键定义,输入 ":unmap^P" 即可。...我们可以延伸一下,如果想取消文件行首的快捷键,则可以设置 ":map^B 0x",快捷键为 "Ctrl+B", "0" 表示跳到行首,"x" 表示删除光标所在处字符。

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    差异分析及功能注释(下)

    回顾 差异分析及功能注释(上) 3 差异基因功能注释 差异基因得到的方法有很多,例如DESeq2、EdgeR、Wilcox、SCDE等等,真正有意义的差异基因,即使使用不同的方法,最后结果也不会相差太多...有了差异基因,然后就是去注释 3.1 先对monocle的结果进行注释 rm(list=ls()) options(stringsAsFactors = F) library(clusterProfiler...简化GO注释结果 The simplified version of enriched result is more clear and give us a more comprehensive view...这几个数字需要好好了解一下 看第一行:背景基因是20000多个,其中属于这个GO通路的有256个基因;然后C1这个cluster这里总共得到的差异基因是1236个,其中属于这个GO通路的是66个 4 以第一个...genes <- list_de_gene_clusters[['C1']] > length(c1_genes) [1] 1284 这里的1284比之前的1236多个几十个,说明存在几十个基因没有GO注释

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