ubuntu 高效窍门

快捷键

  • Ctrl+Alt+d 最小化所有窗口,再次按下恢复原来窗口
  • Alt+Tab(Super+Tab)是切换窗口的快捷键,Alt+Tab+Shift(Super+Tab+Shift)则进行反向选择,所有应用以小窗口的方式排列,
  • Esc+Alt,窗口会以较开的窗口呈现供选择
  • Ctrl+Alt+PgUp/PgDn切换工作区
  • Super+Home切换到第一个工作区,Super+End切换到最后一个工作区
  • Shift+Ctrl+Alt+PgUp/PgDn把当前窗口移到指定的工作区
  • Alt+F2执行一条命令或者打开某个应用程序
  • Shift+F10快捷键和鼠标右击的效果一模一样
  • Ctrl+h快捷键来显示隐藏文件
  • Alt+Enter显示属性窗口
  • Alt+Home在使用文件管理器时,快速地回到$HOME目录
  • Alt+F4关闭窗口
  • Ctrl+q关闭应用
  • Ctrl+l在使用文件管理器时,可以显示当前路径
  • Super+数字键可以很方便地打开对应 Dock 应用
  • Ctrl+PrtSc全屏截图,存储在粘贴板
  • Ctrl+Alt+PrtSc当前窗口截图,存储在粘贴板
  • Ctrl+Shift+PrtSc区域截图,存储在粘贴板
  • Super+a显示所有的应用
  • Super+m打开系统通知栏
  • Alt+Ctrl+F1/F2/F3/F4/F5/F6/F7来切换虚拟终端,F1到F7是linux的runlevel,F7可以切换回图形界面

应用

  • okular pdf查看器
  • Typora Markdown 编辑器
  • GoldenDict字典软件
  • calibre全方位电子书管理工具
  • QQ通讯软件
  • Kite自动补全
  • Gnome Tweak用户界面调整
  • Terminator在同一窗口中启动多个终端
Terminator快捷键
  • Ctrl+Tab在分割的各窗口之间切换
  • Ctrl+Shift+X 将分割的某一个窗口放大至全屏使用
  • Ctrl+Shift+Z 从放大至全屏的某一窗口回到多窗格界面

ubuntu开始菜单中的图标删除

sudo  nautilus  /usr/share/applications
sudo  nautilus  ~/.local/share/applications

交换Esc与大写键

/etc/default/keyboard 中添加XKBOPTIONS="caps:swapescape"
然后执行 sudo dpkg-reconfigure keyboard-configuration
VScode 使用交换键需要添加 "keyboard.dispatch": "keyCode",
其他的查看:man 5 keyboard

双系统修改

/etc/default/grub 修改,然后 sudo update-grub

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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