Windows新手常用快捷键

原创 已于 2025-09-08 09:21:50 修改 · 110 阅读 · 0 ·
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#学习

于 2025-09-08 09:20:49 首次发布

  1. Ctrl + C ：复制

  2. Ctrl + V ：粘贴

  3. Ctrl + A ：全选

  4. Ctrl + X ：剪切

  5. Ctrl + Z ：撤销

  6. Ctrl + S ：保存

  7. Alt + F4 ：关闭窗口

  8. Shift + Delete ：永久删除

  9. Windows + R ：打开运行界面

  10. Windows + E ：打开我的电脑

  11. Ctrl + Shift + Esc ：打开任务管理器

在任务管理器中结束的任务可以在运行新任务的选项中重新打开。

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新手-快捷键
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05-26 1015
快捷键学习 win7快捷键 电脑小白 操作系统： win7 旗舰版 系统语言： ENGLISH 笔记本品牌： 神舟笔记本 /* 工欲善其事必先利其器 */ 注意:     快捷键有系统自带的快捷键设置以及程序本身设置的快捷键         当你在程序中设置了一些快捷键或者程序本身安装的时候就默认快捷键时，在程序界面中的快捷键会优先使用 window 快捷键   &nb
常用windows系统操作快捷键
鸽芷咕的博客
11-02 1043
在 Windows 操作系统的使用中，熟练掌握快捷键能极大地提高我们的操作效率。以下是一些常用的 Windows 系统操作快捷键：
Windows基本常用快捷键及对应英文
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Windows基本常用快捷键对应其英文
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Windows的常用快捷键 Ctrl+C： 复制 Ctrl+V：粘贴 Ctrl+A：全选 Ctrl+X：剪贴 Ctrl+Z：撤销 Ctrl+S：报存 Alt+F4：关闭窗口 Shift+Delete：永久删除 Windows+E：打开我的电脑 Windows+R：运行 Ctrl+Shift+Esc：任务资源管理器 新手勿喷， ...
适合新手的Windows常用快捷键
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Mac使用Idea新手常用快捷键
luomaCLX的博客
04-19 743
入职新公司后用的是mac，从windows切换到mac，一开始使用idea会经常不知道一些快捷键，然后就总结了一份我日常使用到的，方便日后查看，广大网友也可补充讨论。这份快捷键也说明了使用正常键盘连接mac电脑时的按键，也就是非mac键盘操作mac电脑的快捷键，因为我自己就是用这种方式，仅仅是个人爱好。
Windows 常用快捷键及用法
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01-10 4431
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Windows11操作系统常用快捷键
2301_80259923的博客
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新手快速上手电脑【电脑常用快捷键】
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05-28 1048
❤️❤️❤️本人菜鸟修行期，如有错误，欢迎各位大佬评论批评指正！😄😄😄👍 👍 👍。
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10-09
"常用Windows快捷键.pdf"这份文件详细列举了一些常用的快捷键，下面将对其中几个关键的快捷键进行详细解释。 首先，Win+E是快速打开资源管理器的快捷键。按下Windows键和E键的组合，可以立即打开“计算机”（或称为...
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学习笔记——基础hash思想及其简单C++实现
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哈希表是一种查找时间复杂度为O(1)的高效数据结构，通过哈希函数将数据映射到固定位置实现快速查询。本文介绍了哈希表的核心概念，包括哈希函数（重点讲解除留余数法）、负载因子和哈希冲突。针对冲突问题，详细阐述了开放定址法（含线性探测、二次探测）和链地址法两种解决方案。文章还通过计数排序示例说明哈希思想，并探讨了实现中的关键问题，如扩容策略、处理非整数类型键值的方法等。哈希表性能优异但需合理设计，否则可能退化为O(n)复杂度。
人工智能在教育领域的应用：开启个性化学习新篇章
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传统的教学方式开始逐渐无法满足个体化学习的需求，而AI技术则为教育提供了新的解决方案，帮助教师和学生实现更加高效、个性化的教学体验。在传统的课堂教学中，教师通常采用一种“标准化”的教学方法，尽管可以满足大多数学生的需求，但却忽视了学生的个性化差异。每个学生的学习进度、兴趣爱好、认知水平和学习方式各不相同，而人工智能技术能够通过对学生数据的分析，为每个学生量身定制个性化的学习路径和内容。AI在其中的作用是，通过智能算法分析学生的学习行为，实时调整学习内容和情境，确保学习过程的高效性和互动性。
谷歌新论文：为什么当前 AI 无法在训练后继续学习？
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从这个角度看，能“吃一堑长一智”的 AI 也许离我们就不远了更多的性能开销，例如额外的 MLP 运算和实时梯度计算更多的内存占用，比如 HOPE 需要存储“优化器状态” 和管理状态大小HOPE 要求参数在Forward过程中动态变化 ，这种“自我修改”的代码实现难度大，且难以利用现有的底层 Kernel 优化多嵌套下的梯度流管理和独立问题·····最后，本文解读主要参考 Gemini 分析。
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二是学会一个“距离度量”的尺度，知道在特征空间里，怎样算“像”，怎样算“不像”。除了常规的裁剪、翻转、变色，可以尝试Mixup、CutMix等混类增强，甚至用一些AutoAugment策略，凭空创造出海量的“新”样本，让模型见识更多的多样性，增强鲁棒性。它的核心在于，不再执着于记忆海量数据中那些细枝末节的特征，而是着力于学习一个“好的特征空间”，并掌握一种“比较和区分”的通用能力。它的目标就是上面说的，学习一个映射函数，把数据投影到一个新的特征空间，在这个空间里，相似样本靠得极近，不相似样本离得足够远。
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