效率神器如何安装,附安装包

前言

大家好,我是小徐啊。是一款类似于everything的搜索神器,但又有所区别。它主要是让我们减少选择目录或者文件的鼠标点击次数。解决了一大波windows的操作问题,非常方便。今天,小徐就来介绍下这个神器。文末附获取方式。

如何安装

首先,我们双击下的安装包,开始安装。

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然后,点击下我同意选项,点击Next按钮。

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然后,我们选择要安装的目录,点击Next按钮。

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然后,选择在开始菜单里面添加,点击Next按钮。

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然后,点击创建桌面快捷方式,点击Next按钮。

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最后,确认好没问题之后,点击Install按钮,开始安装。

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最后,等待安装完成之后,点击Finish按钮即可完成安装。

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总结

好了,今天就讲到这儿啦。以上就是效率神器如何安装,获取该软件,可以关注公众号【Java入门学习】,回复【】获取。ps:为防止输入错误,请直接复制括号内的关键字。如有问题,欢迎留言讨论,感谢你的阅读,请给我点个赞吧!!

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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...
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