IE9.0的快捷键

  1. Ctrl+L – 快速定位到地址栏(集成搜索的one box)以输入网址

  2. Ctrl+E – 快速定位到地址栏(集成搜索的one box)来输入关键字

          大家试试就知道 Ctrl+L 和 Ctrl+E 的不同了 :)  是不是没看到搜索栏

    3. Ctrl+J – 查看下载窗口

  4. Ctrl + and Ctrl – 网页视图缩放 (小技巧: Ctrl+0 是回到100%状态)

  5. Ctrl+Shift+N - 把当前标签独立成一个新窗口 (小技巧:Win键+左右箭头可以弹出预览)

  6. Ctrl+M (多标签下) - 切换到指定标签,Ctrl+Shift+M 向前移动当前标签

  7. Ctrl+W 关闭当前标签(小技巧: Ctrl+Shift+T 撤销标签关闭)

    8. Ctrl+(1 – 9) 切换到你指定的标签(从左到右按1-9排列) (小技巧:按下 Ctrl+9 总是切换到最右面的标签,不管你开了多少标签。那么Ctrl+0 呢?上面说过了,是缩放。)

      Ctrl+Tab是顺序切换小标签

      9. Alt+N – 把焦点定位在提示条上 (小技巧:按下alt+N后,按回车会激活提示条上的第一个按钮,按ESC键忽略这个提示条)。

      10.Ctrl+D 添加收藏

      11.Ctrl+B  收藏夹整理

      12.Ctrl+H 打开历史记录

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,很大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...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值