不用鼠标操作电脑全攻略

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不用鼠标操作全攻略!
F1　　　　　　　　　　　显示当前程序或者windows的帮助内容。
F2　　　　　　　　　　　当你选中一个文件的话，这意味着“重命名”
F3　　　　　　　　　　　当你在桌面上的时候是打开“查找：所有文件” 对话框
F10或ALT　　　　　　　　激活当前程序的菜单栏
windows键或CTRL+ESC　　 打开开始菜单
CTRL+ALT+DELETE　　　　 在win9x中打开关闭程序对话框
DELETE　　　　　　　　　删除被选择的选择项目，如果是文件，将被放入回收站
SHIFT+DELETE　　　　　　删除被选择的选择项目，如果是文件，将被直接删除而不是
放入回收站
CTRL+N　　　　　　　　　新建一个新的文件
CTRL+O　　　　　　　　　打开“打开文件”对话框
CTRL+P　　　　　　　　　打开“打印”对话框
CTRL+S　　　　　　　　　保存当前操作的文件
CTRL+X　　　　　　　　　剪切被选择的项目到剪贴板
CTRL+INSERT 或 CTRL+C　 复制被选择的项目到剪贴板
SHIFT+INSERT 或 CTRL+V　粘贴剪贴板中的内容到当前位置
ALT+BACKSPACE 或 CTRL+Z 撤销上一步的操作
ALT+SHIFT+BACKSPACE　　 重做上一步被撤销的操作
　
Windows键+M　　　　　　 最小化所有被打开的窗口。
Windows键+CTRL+M　　　　重新将恢复上一项操作前窗口的大小和位置
Windows键+E　　　　　　 打开资源管理器
Windows键+F　　　　　　 打开“查找：所有文件”对话框
Windows键+R　　　　　　 打开“运行”对话框
Windows键+BREAK　　　　 打开“系统属性”对话框
Windows键+CTRL+F　　　　打开“查找：计算机”对话框
SHIFT+F10或鼠标右击　　 打开当前活动项目的快捷菜单
SHIFT　　　　　　　　　 在放入CD的时候按下不放，可以跳过自动播放CD。在打开wo
rd的时候按下不放，可以跳过自启动的宏
　
ALT+F4　　　　　　　　　关闭当前应用程序
ALT+SPACEBAR　　　　　　打开程序最左上角的菜单
ALT+TAB　　　　　　　　 切换当前程序
ALT+ESC　　　　　　　　 切换当前程序
ALT+ENTER　　　　　　　 将windows下运行的MSDOS窗口在窗口和全屏幕状态间切换
PRINT SCREEN　　　　　　将当前屏幕以图象方式拷贝到剪贴板
ALT+PRINT SCREEN　　　　将当前活动程序窗口以图象方式拷贝到剪贴板
CTRL+F4　　　　　　　　 关闭当前应用程序中的当前文本（如word中）
CTRL+F6　　　　　　　　 切换到当前应用程序中的下一个文本（加shift 可以跳到前
一个窗口）
在IE中：
ALT+RIGHT ARROW　　　　 显示前一页（前进键）
ALT+LEFT ARROW　　　　　显示后一页（后退键）
CTRL+TAB　　　　　　　　在页面上的各框架中切换（加shift反向）
F5　　　　　　　　　　　刷新
CTRL+F5　　　　　　　　 强行刷新
　
　　目的快捷键
　　激活程序中的菜单栏 F10
　　执行菜单上相应的命令 ALT+菜单上带下划线的字母
　　关闭多文档界面程序中的当
　　前窗口 CTRL+ F4
　　关闭当前窗口或退出程序 ALT+ F4
　　复制 CTRL+ C
　　剪切 CTRL+ X
　　删除 DELETE
　　显示所选对话框项目的帮助 F1
　　显示当前窗口的系统菜单 ALT+空格键
　　显示所选项目的快捷菜单 SHIFT+ F10
　　显示“开始”菜单 CTRL+ ESC
　　显示多文档界面程序的系统
　　菜单 ALT+连字号(-)
　　粘贴 CTR L+ V
　　切换到上次使用的窗口或者
　　按住 ALT然后重复按TAB，
　　切换到另一个窗口 ALT+ TAB
　　撤消 CTRL+ Z

二、使用“Windows资源管理器”的快捷键
　　目的快捷键
　　如果当前选择展开了,要折
　　叠或者选择父文件夹左箭头
　　折叠所选的文件夹 NUM LOCK+负号(-)
　　如果当前选择折叠了，要展开
　　或者选择第一个子文件夹右箭头
　　展开当前选择下的所有文件夹 NUM LOCK+*
　　展开所选的文件夹 NUM LOCK+加号(+)
　　在左右窗格间切换 F6

三、使用 WINDOWS键
　　可以使用 Microsoft自然键盘或含有 Windows徽标键的其他任何兼容键盘的以下快
捷键。
　　目的快捷键
　　在任务栏上的按钮间循环 WINDOWS+ TAB
　　显示“查找：所有文件” WINDOWS+ F
　　显示“查找：计算机” CTRL+ WINDOWS+ F
　　显示“帮助” WINDOWS+ F1
　　显示“运行”命令 WINDOWS+ R
　　显示“开始”菜单 WINDOWS
　　显示“系统属性”对话框 WINDOWS+ BREAK
　　显示“Windows资源管理器” WINDOWS+ E
　　最小化或还原所有窗口 WINDOWS+ D
　　撤消最小化所有窗口 SHIFT+ WINDOWS+ M

四、使用“我的电脑”和“Windows资源管理器”的快捷键
　　目的快捷键
　　关闭所选文件夹及其所有父
　　文件夹按住 SHIFT键再单击“关闭按钮（仅适用于“我的电脑”）
　　向后移动到上一个视图 ALT+左箭头
　　向前移动到上一个视图 ALT+右箭头
　　查看上一级文件夹 BACKSPACE

五、使用对话框中的快捷键
　　目的快捷键
　　取消当前任务 ESC
　　如果当前控件是个按钮，要
　　单击该按钮或者如果当前控
　　件是个复选框，要选择或清
　　除该复选框或者如果当前控
　　件是个选项按钮，要单击该
　　选项空格键
　　单击相应的命令 ALT+带下划线的字母
　　单击所选按钮 ENTER
　　在选项上向后移动 SHIFT+ TAB
　　在选项卡上向后移动 CTRL+ SHIFT+ TAB
　　在选项上向前移动 TAB
　　在选项卡上向前移动 CTRL+ TAB
　　如果在“另存为”或“打开”
　　对话框中选择了某文件夹，
　　要打开上一级文件夹 BACKSPACE
　　在“另存为”或“打开”对
　　话框中打开“保存到”或
　　“查阅” F4
　　刷新“另存为”或“打开”
　　对话框 F5

六、使用“桌面”、“我的电脑”和“Windows资源管理器”快捷键
　　选择项目时，可以使用以下快捷键。
　　目的快捷键
　　插入光盘时不用“自动播放”
　　功能按住 SHIFT插入 CD-ROM
　　复制文件按住 CTRL拖动文件
　　创建快捷方式按住 CTRL+SHIFT拖动文件
　　立即删除某项目而不将其放入 SHIFT+DELETE
　　“回收站”
　　显示“查找：所有文件” F3
　　显示项目的快捷菜单 APPLICATION键
　　刷新窗口的内容 F5
　　重命名项目 F2
　　选择所有项目 CTRL+ A
　　查看项目的属性 ALT+ ENTER或 ALT+双击
　　可将 APPLICATION键用于 Microsoft自然键盘或含有 APPLICATION键的其他兼容键
七、Microsoft放大程序的快捷键
　　这里运用Windows徽标键和其他键的组合。www.jz5u.com
　　快捷键目的
　　Windows徽标+PRINT SCREEN将屏幕复制到剪贴板（包括鼠标光标）
　　Windows徽标+SCROLL LOCK将屏幕复制到剪贴板（不包括鼠标光标）
　　Windows徽标+ PAGE UP切换反色。
　　Windows徽标+ PAGE DOWN切换跟随鼠标光标
　　Windows徽标+向上箭头增加放大率
　　Windows徽标+向下箭头减小放大率
　
八、使用辅助选项快捷键
　　目的快捷键
　　切换筛选键开关右SHIFT八秒
　　切换高对比度开关左ALT+左SHIFT+PRINT SCREEN
　　切换鼠标键开关左ALT+左SHIFT+NUM LOCK
　　切换粘滞键开关 SHIFT键五次
　　切换切换键开关 NUM LOCK五秒
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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解放双手：OpenRPA开源企业级流程自动化工具全攻略

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这里我想做的是把这一次的对话，包括这一次的代码改动，全部回滚掉，最好是当做无事发生。这里介绍一个技巧，当我们输入一行命令的时候，如果想换行，我们不能点回车，点回车就直接发送了。remotion 是一个让 AI 用编程的方式来创建动画视频的工具，我们看到这里面只包含一个 remotion best practice 技能，它也没有任何的软件包，但是它还是归到插件里面的。Windows 跟 Mac 电脑的功能基本是一致的，唯一欠缺的功能是 computer use，也就是自动操作电脑的能力。

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