6、Mac使用技巧大揭秘

Mac使用技巧大揭秘

在使用Mac的过程中,掌握一些实用的技巧可以大大提升我们的工作和娱乐效率。下面为大家详细介绍一系列Mac使用技巧。

1. 便签设置

若要让便签像普通便签那样被其他程序窗口覆盖,可重复之前操作,取消“便签”菜单中“浮动窗口”的勾选。

2. 复制文件时避免误删

当你尝试将两个或更多文件复制到已有同名文件的文件夹时,会弹出对话框,提供以下选项:保留两个文件(复制后的文件名将添加“copy”字样)、停止整个复制过程或用要复制的文件替换现有文件。若按住Option键,“保留两个”按钮会变为“跳过”,点击它,对话框中提到的文件将不会被复制。

3. 添加自定义搜索引擎

Safari浏览器的偏好设置对话框中,仅提供Google、Yahoo和Microsoft的Bing三种搜索引擎供选择。不过,你可以通过以下步骤添加其他搜索引擎,如Duck Duck Go:
1. 获取要使用的搜索引擎的IP地址:打开“终端”窗口(打开“访达”,选择“应用程序”列表,在应用程序列表中双击“实用工具”文件夹内的“终端”),输入“ping”后接搜索引擎地址。例如,要获取Duck Duck Go的IP地址,可输入:

ping www.duckduckgo.com
  1. 无需关注所有结果,仅查看第一行,如“PING duckduckgo.com (46.51.197.88)”,记录其中的数字(46.51.197.88)。
  2. 在“终端”中按Control+C终止“ping”命令,输入以下命令以在nano文本
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...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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