7、打造完美 Linux 桌面指南

打造完美 Linux 桌面指南

1. GNOME 3 桌面基础操作

在 GNOME 3 桌面中,有几种便捷的操作方式可以帮助你快速找到和启动应用程序:
- 搜索框操作 :从概览屏幕开始,按下 Ctrl + Alt + Tab,持续按 Tab 键,直到放大镜(搜索)图标高亮显示,然后松开 Ctrl + Alt。在高亮的搜索框中,输入应用程序名称或描述的几个字母(例如输入 scr),持续输入直到你想要的应用程序(如截图工具)高亮显示,按下 Enter 键即可启动该应用。
- Dash 操作 :同样从概览屏幕,按下 Ctrl + Alt + Tab,持续按 Tab 键直到星星(Dash)图标高亮显示,松开 Ctrl + Alt。在 Dash 中,使用上下箭头键高亮显示你要启动的应用程序,然后按下 Enter 键。
- Esc 键的使用 :当你陷入不想完成的操作时,尝试按下 Esc 键。例如,按下 Alt + F2 输入命令、从顶部栏打开图标或进入概览页面后,按下 Esc 键可返回活动桌面的活动窗口。

2. GNOME 3 桌面设置

GNOME 3 很多功能会自动设置,但你可能需要进行一些调整以满足个人需求。大部分设置操作可在系统设置窗口中完成,你可以从应用程序列表中打开设置图标。以下是一些具体的设置建议:
- 网络配置 :在 Fedora 系统启动时,有线网络连接通常会自动配置。对于无线网络,你可能需要选择无线网络并在提示时输入密码。顶部栏的图标可用于进行有线或无线网络配置。
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【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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