如何在Mac上使用表情符号

借助电话短信功能,Emoji在电子通信领域获得了成功,但是您无需在iPhone上将这些现在具有标志性的面部表情插入文本中,也可以在Mac上使用它们。

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对于某些Mac用户而言,这一事实可能会让您感到惊讶,因为在macOS中如何访问他们并不十分明显,但实际上非常简单,如以下步骤所示。

如何在Mac上使用表情符号

1.点击您要在其中插入表情符号的文本字段,例如电子邮件主题或社交媒体帖子。

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2.按下键盘快捷键Command-Control-Space调出表情符号选择器。

3.双击您要使用的表情符号,它将插入您的光标所在的位置。如果没有找到所需的图像,请使用搜索字段输入面部,对象或动作描述。

表情符号类别包括笑脸与人,动物与自然,食品与饮料,活动,旅行与地点,对象,符号和标志。

如何将表情符号选择器添加到Mac的菜单栏中

如果您是频繁使用表情符号的用户,可以通过将表情符号选择器添加到Mac屏幕顶部的菜单栏中来简化操作。

1.单击屏幕左上角的Apple符号。

2.点击系统预置

2.单击键盘。

4.选中菜单栏中的“显示键盘和表情符号查看器”旁边的框。
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5.关闭系统偏好设置。 您会在菜单栏的右上角找到表情符号和键盘查看器图标。

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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