16、提升 Linux 键盘使用效率的实用指南

提升 Linux 键盘使用效率的实用指南

1. 引言

在日常使用 Linux 工作站时,我们常常会同时打开多个应用程序窗口,如网页浏览器、文本编辑器、软件开发环境、音乐播放器、视频编辑器和虚拟机等。有些应用更适合使用鼠标等指向设备操作,而有些则更依赖键盘。频繁在键盘和鼠标之间切换会浪费时间,降低工作效率。本文将介绍如何通过更多地使用键盘来提升工作效率,涵盖窗口操作、从命令行访问网页等方面的技巧。

2. 窗口操作技巧
2.1 即时打开终端和浏览器

大多数 Linux 桌面环境(如 GNOME、KDE Plasma、Unity 和 Cinnamon)都支持定义热键或自定义键盘快捷键。建议为以下常见操作定义快捷键:
- 打开新的终端窗口
- 打开新的网页浏览器窗口

设置这些快捷键需要了解以下信息:
- 启动首选终端程序的命令,常见的有 gnome-terminal konsole xterm
- 启动首选浏览器的命令,常见的有 firefox google-chrome opera
- 定义自定义键盘快捷键的方法,不同桌面环境的设置方法可能不同,可通过在网上搜索桌面环境名称加上“define keyboard shortcut”来查找具体步骤。

例如,可将 Ctrl-Windows-T 分配给 konsole

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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