电脑小技巧

最新推荐文章于 2024-07-25 17:54:44 发布

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本文指导您如何在电脑上调整日期显示格式，通过控制面板进行设置，将日期显示方式改为年、月、日、星期四元素组合，提供详细步骤帮助用户轻松定制个人界面。

1 2011年8月14日11:27:44

电脑的右下角的日期显示格式：如果先直接显示年月日 星期 时间可以如下进行配置
进入 -控制面板-  区域和语言选项- 区域选项- 自定义-日期- 在最下面的长日期格式 
 'yyyy'年'M'月'd'日'在这后面 打上   4个  dddd  然后点确定就好了

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Windows电脑10实用小技巧

IT技术分享社区

09-19

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比如进入目录E:\Test ,然后直接输入cmd 可以E:\Test 目录的命令窗口可以快速打开网址。比如我输入baidu.com系统会自动使用电脑默认浏览器打开百度当桌面程序卡死无响应时，打开任务管理器找到explorer.exe，右键结束进程。然后同时按下Win+R 输入explorer.exe 桌面图标就恢复了。按Win+R输入msconfig 可以查看windows系统配置可以管理计算机服务、引导配置、启动方式设置，不过Win10操作系统的启动程序设置已经放在了任务管理器进行管理。

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Koopman遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究（Matlab代码实现）

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【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开，重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解（DMD）的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系，展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例，涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程，帮助读者理解并复现相关算法。同时，文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景，体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群：具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础，熟悉Matlab编程，从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标：①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用；②掌握动态模态分解（DMD）算法的实现与优化；③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测；④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试运行，对照理论推导加深理解；推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景；鼓励在实际数据上验证算法性能，并尝试改进与扩展算法功能。

TF卡循环图片显示-img-cycle

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基于Python的旅游景点智能推荐系统毕业设计实现（含源码、数据库与论文）

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本资源提供一套完整的Python语言开发的旅游景点智能推荐系统，包含可执行的程序源码、结构化的数据库文件以及配套的毕业设计论文。该系统设计目标明确，架构清晰，代码编写规范且附有详细的中文注释，便于计算机相关专业的初学者理解与学习。项目在学术评审中获得了优异的成绩，体现了较高的完成度与实用性，适合作为高等院校毕业设计、学期综合性大作业或课程设计的参考范例。用户获取资源后，仅需按照说明进行基础的环境配置与部署，即可快速搭建并运行该系统，进行功能体验与二次开发。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

基于SpringBoot+Vue与微信小程序的单店铺/多店铺商城系统

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HLOA-BP基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）

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【HLOA-BP】基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于角蜥蜴算法（HLOA）优化BP神经网络的风电功率预测方法，并提供了Matlab代码实现。该方法利用角蜥蜴算法优化BP神经网络的初始权重和阈值，以提高传统BP神经网络在风电功率预测中的收敛速度和预测精度。研究涵盖了模型构建、算法优化、仿真测试与结果分析等环节，展示了HLOA-BP模型相较于传统BP及其他优化算法在预测准确性与稳定性方面的优势，适用于处理风电出力的随机性和波动性问题。; 适合人群：具备一定电力系统、机器学习或智能优化算法基础的高校研究生、科研人员及从事新能源预测相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于风电场功率预测系统，提升短期与超短期功率预测精度；②为智能优化算法与神经网络结合的研究提供参考案例；③服务于电力系统调度、储能配置及电网稳定运行等场景下的数据支持需求。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注HLOA算法的寻优机制与BP网络的训练过程，通过对比实验深入理解模型性能提升的关键因素，并可根据实际数据调整参数以适配不同风电场环境。

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