32、Windows 10 照片与系统修复实用指南

Windows 10 照片与系统修复实用指南

1. Windows 10 照片应用使用指南

1.1 照片应用简介

Microsoft 对 Windows 10 的最新重大更新带来了许多新功能,但也移除了一些旧功能,比如桌面照片查看器,这个近十年来 Windows 的常用工具,已不再出现在开始菜单中。现在,当你想查看照片时,微软推荐使用 Windows 10 照片应用,它能以多种方式展示你的照片:
- 收藏集 :打开照片应用时,默认进入收藏集模式,它会按拍摄顺序展示所有照片。如果你想筛选出不好的照片,此模式很有用(右键点击不需要的照片,选择“删除”即可)。
- 相册 :该应用会自动整理照片,按拍摄日期将其分类成相册,还会自动去除重复照片,方便展示精彩瞬间。
- 文件夹 :可按文件夹查看照片。

1.2 查看照片收藏集

  • 启动应用 :从开始菜单中点击“照片”磁贴,应用会快速打开,它会搜索计算机“图片”文件夹和 OneDrive 文件夹中的照片,并按拍摄顺序将它们作为一组显示。
  • 滚动查找照片 :照片应用以无文件夹的长列表形式显示照片,最新拍摄的照片在顶部,最旧的在底部。使用鼠标时,可通过应用右侧的滚动条向下滚动;在触摸屏上,用手指上下滑动屏幕即可查看新旧照片。
  • 操作照片 :点击照片可全屏查看,此时菜单可能隐藏,移动鼠标或点击(轻触)照片可显示菜单,
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
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