第一篇：adb常用命令总结
Adb常用命令总结
ADB ADB = Android Debug Bridge
顾名思义，这个是PC机与Android设备的连接桥。简单的说，就是通过adb ,PC可以控制与之相连的Android设备。
1，android手机连上PC，或者虚拟机启动之后，一般PC都会检测到设备并且自动连接上。我们用以下命令可以查看当前连接的设备列表：
>>adb devices
2，android是个Linux系统。我们可以通过adb启动一个Linux终端，执行Android上的Linux命令。通过以下操作：
>>adb shell 执行之后，进入android终端，输入的命令都是在手机上执行的。例如我们输入ls，(此命令后面可以跟具体的路径)看到的文件和目录都是手机里的。
通过操作CTRL+D 或exit 就可以退出shell远程连接
3，重启手机。有时候手机被锁屏了，或者被无限的弹出窗口占用了屏幕，无法重启了，可以利用adb来重启手机。
>>adb reboot 重启到Recovery界面
>>adb reboot recovery
重启到bootloader界面
>>adb reboot bootloader
4，有时候，手机连接PC会出现问题，用adb devices查看到的是一串问号。这个时候，可以尝试：
>>adb kill-server
输入这个命令之后，立即(经验，10秒以内)输入：
>>adb devices 或者输入 >>adb start-server 这样，手机会重新连接PC。
5，拷贝文件到手机里
>>adb push [PC文件路径] [手机的目录]
因为每次只能拷贝一个文件到手机上，如果需要批量拷贝，可以自己写一个shell。
6，从手机上拷贝文件到PC里（必须有root权限）>>adb pull [手机文件路径] [PC的目录]
每次只能拷贝一个文件
7，安装apk到手机上。>>adb install [PC上的APK路径]
Android手机有个设置，可以设置是否允许安装非签名的应用程序。但是用adb install方式，可以绕开这个设置。也就是说，不论手机是否允许安装非签名的应用程序，用adb install总能把apk安装到手机上。
重新安装该软件
adb install-r apk文件名称.apk
与之相对应的卸载，还有
>>adb uninstall [应用程序包名]
8，有时候，连接会变的不稳定。这个时候，需要重新挂载一下手机。用以下命令：
>>adb remount
9，查看Log
>>adb logcat
10、如果adb没有权限就
adb kill-server adb start-server
注：有些操作是需要root权限,获取root权限的命令 >>adb vivoroot
第二篇：Android自动化测试工具常用ADB命令总结
自动化测试常用ADB命令操作总结
自动化测试基本操作命令：
模拟点击操作：adb shell input tap 500 500(点击手机（500，500）坐标)模拟滑动屏幕操作：adb shell input swipe 200 500 400 500 模拟输入文本信息：adb shell input text helloworld 模拟按键命令：
adb shell input keyeventKEYCODE_VOLNME_DOWN按音量下键 adb shell input keyeventKEYCODE_VOLNME_UP
按音量上键 adb shell input keyevent 自动化测试中日志分析截图命令：
数据线连接手机截图：adb shell /system/bin/screencap–p /sdcard/screenshot.png 将截图复制到电脑盘中：adb pull /sdcard/screenshot.png E:download 输出所有已经安装应用： adb shell pm list package –f 查看预安APK adb shell pm list package-3 安装应用程序：
adb install –r 应用程序.apk 文件传输：
获取模拟器中的文件：adb pull
常用的发送键盘事件：
命令格式：adb shell input keyevent“value” 其中value以及对应的key code如下：
KeyEventValueKEYCODE 0 KEYCODE_UNKNOWN 1 KEYCODE_MENU 2 KEYCODE_SOFT_RIGHT 3 KEYCODE_HOME 4 KEYCODE_BACK 5 KEYCODE_CALL 6 KEYCODE_ENDCALL 7 KEYCODE_0 8 KEYCODE_1 9 KEYCODE_2 10 KEYCODE_3 11 KEYCODE_4 12 KEYCODE_5 13 KEYCODE_6 14 KEYCODE_7 15 KEYCODE_8 16 KEYCODE_9 17 KEYCODE_STAR 18 KEYCODE_POUND 19 KEYCODE_DPAD_UP 20 KEYCODE_DPAD_DOWN 21 KEYCODE_DPAD_LEFT 22 KEYCODE_DPAD_RIGHT 23 KEYCODE_DPAD_CENTER 24 KEYCODE_VOLUME_UP 25 KEYCODE_VOLUME_DOWN 26 KEYCODE_POWER 27 KEYCODE_CAMERA 28 KEYCODE_CLEAR 29 KEYCODE_A 30 KEYCODE_B 31 KEYCODE_C 32 KEYCODE_D 33 KEYCODE_E 34 KEYCODE_F 35 KEYCODE_G 36 KEYCODE_H 37 KEYCODE_I 38 KEYCODE_J 39 KEYCODE_K 40 KEYCODE_L 41 KEYCODE_M 42 KEYCODE_N 43 KEYCODE_O 44 KEYCODE_P 45 KEYCODE_Q 46 KEYCODE_R 47 KEYCODE_S 48 KEYCODE_T 49 KEYCODE_U 50 KEYCODE_V 51 KEYCODE_W 52 KEYCODE_X 53 KEYCODE_Y 54 KEYCODE_Z 55 KEYCODE_COMMA 56 KEYCODE_PERIOD 57 KEYCODE_ALT_LEFT 58 KEYCODE_ALT_RIGHT 59 KEYCODE_SHIFT_LEFT 60 KEYCODE_SHIFT_RIGHT 61 KEYCODE_TAB 62 KEYCODE_SPACE 63 KEYCODE_SYM 64 KEYCODE_EXPLORER 65 KEYCODE_ENVELOPE 66 KEYCODE_ENTER 67 KEYCODE_DEL 68 KEYCODE_GRAVE 69 KEYCODE_MINUS 70 KEYCODE_EQUALS 71 KEYCODE_LEFT_BRACKET 72 KEYCODE_RIGHT_BRACKET 73 KEYCODE_BACKSLASH 74 KEYCODE_SEMICOLON 75 KEYCODE_APOSTROPHE 76 KEYCODE_SLASH 77 KEYCODE_AT 78 KEYCODE_NUM 79 KEYCODE_HEADSETHOOK 80 KEYCODE_FOCUS 81 KEYCODE_PLUS 82 KEYCODE_MENU 83 KEYCODE_NOTIFICATION 84 KEYCODE_SEARCH 85 TAG_LAST_KEYCODE
第三篇：stata命令总结
表2-1: 回归分析相关命令一览
命令用途
anova 方差和协方差分析 heckman Heckman 筛选模型
intreg 离散型变量模型，包括Tobit、cnreg 和intreg ivreg 工具变量法（IV 或2SLS）
newey Newey-West 标准差设定下的回归
prais 针对序列相关的Prais-Winsten, Cochrane-Orcutt, or Hildreth-Lu 回归 qreg 分量回归 reg OLS 回归 sw 逐步回归法
reg3 三阶段最小二乘回归
rreg 稳健回归（不同于方差稳健型回归，即White 方法）sureg 似无相关估计
svyheckman 调查数据的Heckman 筛选模型 svyintreg 调查数据的间断变量回归 svyregress 调查数据的线性回归 tobit Tobit 回归
treatreg treatment 效应模型 truncreg 截断回归
表2-2: 时间序列命令一览
命令用途
clemao1 允许结构突变的单位根检验 zandrews dfuller dfgls pperron coin 单方程协整检验
dwstat 参考dwstat2 , durbina2 durbinh
表2-3: Panel Data 模型相关命令一览I 命令模型
统计描述相关命令：
xtdes 变量类型，数据类型描述 xtsum 基本统计量 xttab 按表格形式列示 xtpattern 面板数据的模式 估计相关命令：
xtreg 面板数据模型（固定效应、随机效应）
xtregar 含有AR(1)干扰项的固定效应和随机效应面板数据模型
xtgls 截面-时序混合模型，可处理异方差、组内序列相关和组间相关性 xtpcse OLS or Prais-Winsten models with panel-corrected standard errors xtrchh Hildreth-Houck random coefficients models xtivreg 面板模型的工具变量或两阶段最小二乘法估计 xtabond Arellano-Bond(1991)线性动态面板数据模型估计
xtabond2 Arellano-Bover(1995)系统GMM 动态面板数据模型估计 xttobit Tobit 随机效应面板模型
xtintreg Random-effects interval data regression models xtlogit Fe, Re, Pa logit models xtprobit Re, Pa probit models xtcloglog Re, Pa cloglog models xtpoisson Fe, Re, Pa Poisson models xtnbreg Fe, Re, Pa negative binomial models xtfrontier 面板随机前沿模型
xthtylor Hausman-Taylor estimator for error-components models
表2-4: Panel Data 模型相关命令一览II 命令模型
假设检验相关：
test Wald 检验，如时间效应联合显著性检验 xttest0 随机效应检验 xttest1 面板序列相关检验 xttest2 ads xtserial Wooldridge 一阶序列相关检验 xtab Arellano 面板一阶序列相关检验 hausman Hausman 检验 面板单位根和协整相关： xtunit stata提供的检验方法
ipshin IPS(2003)面板单位根检验
levilin Levin，Lin和Chu(LLC, 2002)面板单位根检验 madfuller Sarno-Taylor(1998)面板单位根检验
xtfisher Maddala和Wu(1999),基于P 值的面板单位根检验
表2-5: Post-estimation Commands 命令名称用途
adjust 列示预测结果的均质，适于多种回归分析，可分组列示 estimates 估计结果的存储、再显示、列表比较等 hausman Hausman 模型识别检验
lincom 获得参数的线性组合，在Logit 模型中可以获得系数线性组合的OR 值 linktest 但方程link 识别检验，用y 对Oy 和Oy2 回归 lrtest 似然比（LR）检验
mfx 计算边际效应和弹性系数 nlcom 系数的非线性组合 predict 获得拟合值、残差等
predictnl 获得非线性估计的拟合值、残差等 test 线性约束的假设检验，Wald 检验 testnl 非线性约束的假设检验
vce 列示参数估计值的方差-协方差矩阵
表2-6: 二维图种类一览
图形种类简单描述 scatter scatterplot line line plot connected connected-line plot scatteri scatter with immediate arguments area line plot with shading bar bar plot spike spike plot dropline dropline plot dot dot plot rarea range plot with area shading rbar range plot with bars rspike range plot with spikes rcap range plot with capped spikes rcapsym range plot with spikes capped with symbols rscatter range plot with markers rline range plot with lines rconnected range plot with lines and markers tsline time-series plot tsrline time-series range plot mband median-band line plot mspline spline line plot lowess LOWESS line plot lfit linear prediction plot qfit quadratic prediction plot fpfit fractional polynomial plot lfitci linear prediction plot with CIs qfitci quadratic prediction plot with CIs fpfitci fractional polynomial plot with CIs function line plot of function histogram histogram plot kdensity kernel density plot 表2-7: 二维图选项一览
选项类别简单描述
added line options draw lines at specified y or x values added text option display text at specified(y,x)value axis options labels, ticks, grids, log scales title options titles, subtitles, notes, captions legend option legend explaining what means what scale(#)resize text, markers, and line widths region options outlining, shading, aspect ratio, size aspect option constrain aspect ratio of plot region scheme(schemename)overall look by(varlist,...)repeat for subgroups nodraw suppress display of graph name(name,...)specify name for graph saving(filename,...)save graph in file advanced options difficult to explain 表2-9: 模拟分析相关命令一览
命令用途备注 抽样相关：
corr2data 产生具有指定相关性的数据仅适用于模拟相关分析 drawnorm invnorm(uniform())产生服从标准正态分布的随机数函数，可调节均值和方差 matuniform(r,c)产生均匀分布函数
sample 从现有数据中进行非重复随机抽样参考bsample sim arma 产生服从ARIMA 过程的随机变量需要下载 Bootstrap 相关： bootstrap bs bstat bsample MC 相关: simulate MC simulation jknife 类似于MC permute postfile 存储MC 的结果 statsby exp list
第四篇：stata命令总结
stata11常用命令
注：JB统计量对应的p大于0.05，则表明非正态，这点跟sktest和swilk检验刚好相反； dta为数据文件； gph为图文件； do为程序文件；
注意stata要区别大小写； 不得用作用户变量名：
_all _n _N _skip _b _coef _cons _pi _pred _rc _weight double float long int in if using with 命令：
读入数据一种方式 input x y 1 4 2 5.5 3 6.2 4 7.7 5 8.5 end su/summarise/sum x 或 su/summarise/sum x,d 对分组的描述： sort group by group:su x %%%%% tabstat economy,stats(max)%返回变量economy的最大值
%%stats括号里可以是：mean，count(非缺失观测值个数)，sum(总和)，max，min，range，%% sd，var，cv(变易系数＝标准差/均值)，skewness，kurtosis，median，p1(1％分位
%% 数，类似地有p10, p25, p50, p75, p95, p99)，iqr(interquantile range = p75 – p25)_all %描述全部
_N 数据库中观察值的总个数。_n 当前观察值的位置。_pi 圆周率π的数值。list gen/generate %产生数列 egen wagemax=max(wage)clear use by(分组变量)set more 1/0 count %计数
gsort +x(升序)gsort-x(降序)sort x 升序；并且其它变量顺序会跟着改变 label var y “消费” %添加标签 describe %描述数据文件的整体，包括观测总数，变量总数，生成日期，每个变量的存储类型(storage type)，标签(label)replace x5=2*y if x!=3 %替换变量值
replace age = 25 in 107 %令第107个观测中age为25 rename y2 u %改变变量名
drop in 2 %删除全部变量的第2行
drop if x==.删去x为缺失值的所有记录
keep if x<2 %保留小于2的数据，其余变量跟随x改变 keep in 2/10 %保留第2-10个数
keep x1-x5 %保留数据库中介于x1和x5间的所有变量(包括x1和x5)，其余变量删除
ci x1 x2,by(group)%算出置信区间,不过先前对group要先排序，即sort group；
%by的意思逐个进行
cii 12 3.816667 0.2710343, level(90)%已知均值，方差，计算90%的置信区间
cii 10 2 %obs=10,mean=2,以二项分布形式，计算置信区间 centile x,centile(2.5 25 50 75 97.5)%取分位数 correlate/corr x y z %相关系数
pwcorr x y,sig %给出原假设r=0的命令 %如果变量非服从正态分布，则spearman x y regress/reg mean year %回归方程建立 reg y x,noconstant %无常数项 predict meanhat %预测拟合值 predict e,residual %得到残差 estat hettest % 异方差检验
dwstat % Durbin-Watson自相关检验 vif % 方差膨胀因子
logit y x1 x2 x3(y取0或1，是被解释变量，x1-x3是被解释变量)%logit回归
probit y x1 x2 x3(y取0或1，是被解释变量，x1-x3是被解释变量)%probit回归
tobit y x1 x2 x3(y取值在0和1之间，是被解释变量，x1-x3是被解释变量)%tobit回归
sktest e %残差正态性检验 p>0.05则接受原假设，即服从正态分布； %% sktest是基于变量的偏度和斜度(正态分布的偏度为0，斜度为3)swilk x %基于Shapiro-Wilk检验
%%p值越小，越倾向于拒绝零假设，也就是变量越有可能不服从正态分布 xi %生成虚拟变量 tabulat gender,summ(math)%用gender指标对math进行分类，返回两类math的mean、std、freq tabulate=tab %gen f=int((shengao-164)/3)*3+164 组距为3 tabulate 变量名 [, generate(新变量)missing nofreq nolabel plot ] %%%%% generate(新变量)// 按分组变量产生哑变量 nofreq // 不显示频数 nolabel // 不显示数值标记 plot // 显示各组频数图示 missing // 包含缺失值
cell // 显示各小组的构成比(小组之和为 1)column // 按栏显示各组之构成(各栏总计为 1)row // 按行显示各组之构成(各行总计为 1)%%%%% 求和，求最小？ mod(x,y)%求余数
means %返回三种平均值 di normprob(1.96)di invnorm(0.05)di binomial(20,5,0.5)di invbinomial(20,5,0.5)di tprob(10,2)di invt(10.0.05)di fprob(3,27,1)di invfprob(3,27,0.05)di chi2(3,5)di invchi2(3,0.05)stack x y z,into(e)%把三列合成一列 xpose,clear %矩阵转置
append using d: 917.dta %把已打开的文件（x y z）跟0917里的（x y z）合并，是竖向合并，即观察值合并；
merge using D: 917.dta %把已打开的文件（x y z）跟0917里的（a b）合并，是横向合并，即变量合并； format x %9.2e %科学记数 format x %9.2f %2位小数
%产生随机数
%1 产生20个在(0，1)区间上均匀分布的随机数uniform()set seed 100 set obs 20 gen r=uniform()list % clear 清除内存
set seed 200 设置种子数为 200 set obs 20 设置样本量为 20 range no 1 20 建立编号 1 至 20 gen r=uniform()产生在(0,1)均匀分布的随机数 gen group=1 设置分组变量 group 的初始值为 1 sort r 对随机数从小到大排序
replace group=2 in 11/20 设置最大的 10 个随机数所对应的记录
为第2组，即：最小的10个随机数所
对应的记录为第1组 sort no 按照编号排序
list 显示随机分组的结果 也可以list if group==1和list no if group==1 %2 产生10个服从正态分布N（100，6^2）的随机数invnorm(uniform())*sigma+u clear 清除内存
set seed 200 设置种子数为 200 set obs 10 设置样本量为 10 gen x=invnorm(uniform())*6+100 产生服从 N(100，6^2)的随机数 list 画图
注意有些图前面要加 histogram 直方图 line 折线图 scatter 散点图
scatter y x,c(l)s(d)b2(“(a)”)graph twoway connected y x 连点图
graph bar(sum)var2,over(var1)blabel(total)%条形图.graph bar p52 p72,by(d).graph bar p52 p72,over(d).graph bar p52 p72,by(d)stack.graph bar p52 p72,over(d)stack ////////////数据如下 %d p52 p72 %1 163.2 27.4 %2 72.5 83.6 %3 57.2 178.2 histogram x,bin(8)norm %画直方图，加正态分数线
graph pie a b o ab if area==1,plabel(_all percent)%画饼图 graph pie var2, over(var1)plabel(_all percent)%饼图 graph pie p52 p72,by(d)%饼图 graph box y1 %箱体图 qnorm x %qq图 lfit y x %回归直线
graph matrix gender economy math 多变量散点图
line yhat x||scatter y x,c(.l)s(O.)xline(12)yline(5.4)%线形图&散点图
有一些通用的选项可以给图形“润色”：
标题 title(“string”)（string可为任意的字符串，下同）脚注 note(“string”)
横座标标题 xtitle(“string”)纵座标标题 ytitle(“sting”)
横座标范围 xaxis(a,b)（a connect(c...c)//连接各散点的方式，c表示： 或简写为c(c...c).不连接(缺省值)l 用直线连接 L 沿x方向只向前不向后直线连接 m 计算中位数并用直线连接 s 用三次平滑曲线连接 J 以阶梯式直线条连接 || 用直线连接在同一纵向上的两点 II 同 ||, 只是线的顶部和底部有一个短横 Symbol(s...s)// 表示各散点的图形，s 表示： 或简写为s(s...s)O 大圆圈(缺省值)S 大方块 T 大三角形 o 小圆圈 d 小菱形 p 小加号.小点 i 无符号 [varname] 用变量的取值代码表示 [_n] 用点的记录号表示 数学函数等都要与generate、replace、display一起使用，不能单独使用 程序文件do use d: 917.dta reg y x corr y x line y x,saving(d:d4)按ctrl+D执行 字符串操作函数： length(s)%长度函数，计算s的长度, 如，disp length(“ab”)的结果是2 substr(s,n1,n2)%子串函数，获得从s的n1个字符开始的n2个字符组成的字符串, disp substr(“abcdef”,2,3)的结果是“bcd” string(n)%将数值n转换成字符串函数，如，disp string(41)+“f”的结果是“41f” real(s)%将字符串s转换成数值函数，如，disp real(“5.2”)+1的结果是6.2 upper(s)%转换成大写字母函数，如，disp upper(“this”)的结果是“THIS” lower(s)%转换成小写字母函数，如disp lower(“THIS”)的结果是“this” index(s1,s2)%子串位置函数，计算s2在s1中第一次出现的起始位置, 如果s2不 在s1中, 则结果为0。如，disp index(“this”,“is”)的结果是3, 而index(“this”,“it”)的结果是0 trim(s)%去除字符串前面和后面的空格 ltrim(s)%去除字符串前面的空格 rtrim(s)%去除字符串后面的空格 di sign(x)%x>0时取1, x<0时取-1, x=0时取0； 符号函数 di int(x)%去掉x的小数部分, 得到整数(取整函数)sum(x)%获得包括当前记录及以前的所有记录的x 的和。缺失值(missing value)当0处理;求和函数 max(x1,x2,...,Xn)忽略缺失值;最大值函数 min(x1,x2,...,Xn)忽略缺失值;最小值函数 float(x)%将x转换成浮点表示法。 gen yy=cond(x<2,10,11)%条件函数cond(x,a,b)x可以是一个条件, x非0(条件成立)时取a, x为0(条件不成立)时取b。 gen y1=recode(x,2,5)%归组函数recode(x,x1,x2,...xn)gen y2=autocode(x,3,-2,9)%autocode(x,ng,xmin,xmax)自动将区间（xmin,xmax）分成ng个等长的小区间，其结果是包含x值那个小区间的上界值 t检验： gend=x-y ttestd=0 ttestx=y 如果不配对 ttestx1=x2,unpaired ttestx1=x2,unequalunpaired 已知样本均数、标准差和样本数进行t检验： ttesti 21 1.28 0.92 0.2 %检验均值是否等于0.2 检验两组均数是否相同： ttesti 11 10 1.9 14 12.8 2.3 检验变量x1和x2的方差是否相同(即：齐性)sdtestx1=x2 一、配对设计的平均水平检验 当总体服从正态分布时，可以选用t检验，否则用非参符号秩检验 signrankd=0 二、平行对照设计的两组资料平均水平统计检验 如果两组资料的方差齐性和相互独立的，并且每组资料服从正态 分布，则用成组t检验，否则可以用成组Wilcoxon秩和检验 ranksum x, by(group)%2组资料中位数比较 kwallis x, by(group)%多组资料中位数比较 anova x t id %x为因变量，t跟id是因素 egenr=rank(x),by(id)%产生秩r 单因素方差分析: 单因素方差分析又称为OnewayANOVA，用于比较多组样本的均数是否相同，并假定：每组的数据服从正态分布，具有相同的方差，且相互独立，则无 效假设Ho:各组总体均数相同。在STATA中可用命令： oneway x group, mean bonferroni %bonferroni用于多组样本均数的两两比较检验 logrank t outcome, by(group)%单因素生存分析 两因素方差分析 多因素方差分析：anova y x1 x2 x1*x2 AutoCAD2017命令总结 直线:L+空格 画直线时点三点：C+空格键可以使三条线形成闭合状态 画圆：C+空格 ESC取消一切命令 单击右键可以回到上一步命令（控制在250毫秒内）正交：F8切换正交 绘制线段：光标指定方向，输入数字+空格键 指定长度：输入数字+Tab 指定角度：输入数字+enter 打开设置界面：OP 三角形内画圆采用相切三点画圆 圆弧：端点（起点）----中心点-------端点 删除命令：E+空格键 切换圆弧方向：在最后端点时不点击确定，按住Ctrl移动光标即可改变圆弧方向 启动三点圆弧命令：A+空格键 光顺曲线：BLEND+空格键 修剪命令：首先选好不修剪的位置（选择时呈现蓝色）选好后按空格键，这时光标变成红色X点击后即可修剪。 椭圆绘制：EL+空格键(椭圆命令开始系统设置：端点--端点---高)椭圆圆心命令：EL+空格键+C+空格键 椭圆弧命令：EL+空格键+A+空格键 绘制椭圆弧开始命令前要选择好中心点。 样条曲线拟合：绘制后需要调整时应先将捕捉按钮关闭 样条曲线控制点命令：与样条曲线拟合相似，但是更容易操作 多线段：PL+空格键（多用于计算面积）矩形:REC+空格键 圆角矩形：REC+空格键+F+空格键 设置圆角半径 倒角矩形：REC+空格键+C+空格键 设置倒角半径 多边形：POL+空格键 单点命令：PO +空格键 点设置：DDPTYE+空格键（在页面上无法找到点设置快捷方式要牢记）圆环：DOUNT+空格键（直接在页面上单击圆环命令更方便） 第二章：（图例） 示例图形：移动：M+空格键 减选命令：SHIFT+单击所要减选的图形即可 栏选方式：M+空格键+F+空格键 复制命令：单击复制+P(选择上一次点击的对象）+空格键（结束点击空格键）类似选择:选择需要类似选择的一小部分+单击右键 全选：Ctrl+A 快速选择窗口：QSELECT+空格键 （打开快速选择窗口首先要制定范围不然应用将用于所有窗口） 移动捕捉中点：M+空格键（选择需要移动捕捉的对象）按住Shift键单击右键选择中点 移动制定距离：第五篇：AutoCAD2017命令总结
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