计算机快捷键

本文汇总了常用的电脑快捷键操作,包括F键系列、Ctrl组合键、Alt组合键及Shift组合键的功能介绍,帮助读者快速掌握提高工作效率的技巧。
快捷键 功能
F1
显示程序或系统帮助内容
F2
重新命名所选项目
F3
搜索文件或文件夹
F5
刷新当前窗口
F6
循环切换屏幕元素
F10
激活当前程序中的菜单条
Ctrl+A
===============================常用快捷键=====================================
选中全部内容
Ctrl+C
复制
Ctrl+X
剪切
Ctrl+V
粘贴
Ctrl+Z
撤消
Ctrl+Esc
显示“开始”菜单
Alt+Enter
查看所选项目的属性
Alt+F4
关闭当前项目或退出程序
Alt+空格键
为当前窗口打开快捷菜单
Alt+Tab
打开项目间切换
Alt+Esc
项目打开顺序循环切换
Delete
删除
Shift+Delete
永久删除所选项
Shift+F10
显示所选项快捷菜单
Esc
取消当前任务
Ctrl+Alt+Delet
电脑锁屏
PrintScreenSysRq
电脑截图
Ctrl+Alt+A
qq截图
Ctrl+Shift+X
搜狗浏览器截图
====================================ctrl快捷键=========================================
快捷键 功能
Ctrl+S
保存
Ctrl+W
关闭程序
Ctrl+N
新建
Ctrl+O
打开
Ctrl+Z
撤销
Ctrl+F
查找
Ctrl+X
剪切
Ctrl+C
复制
Ctrl+V
粘贴
Ctrl+A
全选
Ctrl+[
缩小文字
Ctrl+]
放大文字
Ctrl+B
粗体
Ctrl+I
斜体
Ctrl+U
下划线
Ctrl+Shift
输入法切换
Ctrl+空格
中英文切换
Ctrl+回车
qq发送信息
Ctrl+Home
光标快移到文件头
Ctrl+End
光标快移到文件尾
Ctrl+Esc
显示开始菜单
Ctrl+Shift+
速放大文字
Ctrl+F5
在IE中强行刷新
Ctrl+拖动文件
复制选中文件
Ctrl+Shift+拖动文件
创建快捷方式
========================================alt快捷键========================================
快捷键 功能
Alt+F4
关闭当前程序
Alt+空格+C
关闭窗口
Alt+空格+N
最小化当前窗口
Alt+空格+R
恢复最小化窗口
Alt+空格+X
最大化当前窗口
Alt+空格+M
移动窗口
Alt+空格+S
改变窗口大小
Alt+Tab
两个程序交换
Alt+F
打开文件菜单
Alt+V
打开视图菜单
Alt+E
打开编辑菜单
Alt+I
打开插入菜单
Alt+O
打开格式菜单
Alt+T
打开工具菜单
Alt+A
打开表格菜单
Alt+W
打开窗口菜单
Alt+H
打开帮助菜单
Alt+回车
查看文件属性
Alt+双击文件
查看文件属性
=========================================shift快捷键=================================================
快捷键 功能
Shift+空格
半\全角切换
Shift+右击
打开右菜单
Shift+F10
选中文件的右菜单
Shift+多级文件
全部关闭
Shift+Del
删除文件
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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