4、Windows 界面操作指南:工具栏、图标与窗口管理

Windows 界面操作指南:工具栏、图标与窗口管理

1. 工具栏介绍

工具栏是一排、一列或一组带有图标的按钮,通过点击这些按钮可以执行某些操作、选择工具或更改设置。工具栏按钮通常会复制菜单的功能,但它们更加方便,因为它们通常位于工作区域的一侧,始终可见。不同的程序通常会有多个工具栏,每个工具栏负责一组特定的任务。例如,在文字处理程序中,有一个工具栏用于格式化文本和段落,另一个用于执行文件操作。

工具栏示例

以下是一些关于工具栏的实用提示:
- 工具提示 :许多程序会显示工具提示或屏幕提示,当鼠标指针停留在工具栏按钮或图标上时,会临时显示其简短描述。
- 下拉菜单按钮 :带有向右或向下小三角箭头的工具栏按钮,点击时会显示其独立的小菜单。
- 自定义工具栏 :通常可以自定义工具栏,创建新的工具栏,并在屏幕上移动它们以满足个人偏好。可以右键单击工具栏,查看是否会出现快捷菜单;点击工具栏的空白区域(通常是左侧),尝试将其拖动到窗口边缘停靠,或者让它在屏幕中间浮动。
- 切换按钮 :一些工具栏有切换按钮,点击一次按下(开启),再次点击弹出(关闭)。它们可以设置全局选项或仅应用于当前选择的条件。
- 自动显示与隐藏 :工具栏可以根据在程序中的操作自动出现和消失。

2. 图标操作

图标是代表可操作项目的小图片。Windows 在桌

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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