给经常修理电脑的朋友16点忠告

本文提供了16条实用的电脑维修建议,包括面对客户的态度、处理问题的方法及注意事项等,帮助维修人员提高工作效率,避免不必要的麻烦。

 给经常修理电脑的朋友16点忠告 觉的好的顶顶顶

 

      1、首先记住这句话:永远不要承认自己是高手,因为这个称号是要付出代价的。

 

  2、接到陌生电话后,一定要问清楚对方有什么事情,然后再告诉他(她)当前你目前所在的位置。

 

  3、永远不要试图通过电话或者QQ解决某个问题,对方很有可能不知道菜单是什么东西,这不能怨他们,只能怨你自己,因为你永远懒于解释给他们听。

 

  4、不要想着立马可以解决遇到的问题,因为你所遇到的总是崩溃的系统或者处于崩溃边缘的系统。

 

  5、如果对方允许你重新安装系统,那就不要试着去做任何修复工作,因为重装系统是最快解决问题的办法。

 

  6、除了询问哪些资料需要备份,你不要提问对方任何问题,除非你的心理承受能力特别强。

 

  7、学会保守做人,每次开工前,都记得告诉对方:“我可能无法最终解决问题,还要继续吗?”。

 

  8、对电脑的外观检查永远是第一位的,看看线路是否连接正常,看看USB接口是否连接了其他设备等等。

 

  9、相信硬件的抗噪能力,尽可能的情况下,不要打开对方的机箱。没有做成医生,反倒被当作破坏者,那是很悲哀的事情。

 

  10、做好被别人数落的心理准备,因为不懂电脑知识的人,往往懂得如何评价别人。

 

  11、如果人家说他的内存有200G,你千万不要纠正说是硬盘,否则,你的噩运即将来临。

 

  12、不知道菜单是什么东西的人,一般也会知道虚拟内存是怎么回事的,按照他的要求去调整就可以了,反正这个不会影响到你完成修理工作。

 

  13、告诉对方,你没有任何杀毒软件,否则,您所安装的杀毒软件都是最差的,也是问题最多的。

 

  14、别让自己成为处理打印机故障的高手,告诉你,打印机的麻烦事情可比电脑多多了。

 

  15、坚决不要帮别人购买电脑,尤其是组装机,除非你想背上吃回扣的骂名,然后每天屁颠屁颠的去帮他们处理故障。

 

  16、不要反感以下两句话,它会伴随你很久时间:

  第一句:“我的电脑又出大问题了。”

  第二句:“你还是过来帮我看看吧。”

 

  另外忠告在办公室工作的朋友,要记住以下几点原则:

 

  1、尽量不要去动别人的电脑,否则,若干天以后,你的这一行动会导致他的系统崩溃并带来埋怨。

 

  2、不要去纠正别人的任何错误,除非你有说服别人的超强能力。

 

  3、尽可能的前提下不要互相传递任何电子文档,因为你的文件很有可能被指责为病毒。

 

  4、不要害怕指责,因为你无法逃避。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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