《给初学者的Windows Vista的补遗手册》之072

快速启动栏详解
本文介绍了Windows任务栏中的快速启动栏功能,包括其位置、默认包含的功能(如显示桌面、打开Internet Explorer等),以及如何自定义该区域以提高工作效率。

<chsdate w:st="on" isrocdate="False" islunardate="False" day="30" month="12" year="1899"><span lang="EN-US">3.9.4</span></chsdate>. 快速启动栏

在任务栏的左端,也就是开始按钮的右侧,是一些小图标(图3-21)。这就是快速启动栏,在Windows中最有用的功能之一。

3-21。你可以拖动你钟爱的图标至此,会有一条垂直线告诉你它会出现在哪里。

这里包含了Microsoft认为你会经常使用的一些功能。包括:

桌面,一键最小化所有的窗口,这样你就能看到你的桌面了。下次你要浏览文件夹的时候可别忘了这个按钮,你可以通过它把文件移至回收站,或者完成一些桌面文件夹相关的操作。快捷键是Windows+D

运行Internet Explorer浏览器,一键运行Windows中内置的Web浏览器。

在窗口间切换,在第3.8部分讲述了与之相关的Flip 3D特效。

但使这个工具栏显得重要的是你可以很轻松地增加你自己的常用图标,没有比这种方法更快的了。

要往工具栏上增加一个图标,简单地把它拖到这里,见图3-21。要移除某个图标,你只需直接把这个图标拖到回收站里去。(这么做你并没有把相关的软件从计算机上删除。)如果哪天你厌倦使用Internet Explorer了,直接把它从快速启动栏拖到回收站吧!

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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