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    3D快捷键

    快捷键   全局选项:   Alt + 鼠标滚轮 上/下使窗口 透明/不透明   程序切换:  Alt + Tab:在当前工作台中切换窗口  Ctrl + Alt + Tab:在所有工作台中切换窗口  窗口排列(编排并显示所有窗口):上/下  左下角(关键区域):所有工作台(点击一个窗口缩放它到前台)  右上角(关键区域):当前工作台  显示桌面(看当前立体面的桌面):  右下角(关键区域):开/关  立方体旋转:  Ctrl + Alt + 左/右方向键:立体地切换桌面  Ctrl + Shift + Alt + 左/右方向键:把活动窗口移到左/右工作台  Ctrl + Alt + 鼠标左键并拖曳:手动旋转立方体  缩放:  Win + 鼠标右键:缩放一次  Win + 鼠标滚轮 上/下:手动缩放大/小  移动窗口:  Alt + 鼠标左键并拖曳:移动窗口  Ctrl + Shift + 鼠标左键:迅速移动窗口(会粘住边框)  调整窗口大小:  Alt + 鼠标中键  水波效果:  Ctrl + Win + 移动鼠标:关标在水上移动(默认无效)  Shift + F9:雨点降落在你的屏幕上  模糊效果:  在透明窗口下添加一些模糊(会使计算机变慢)  动画效果:  当创建或者关闭窗口时使用动画效果(对菜单也有效,不过你要选择“未知”,只选“菜单”没用)  反色效果:  Win + m:屏幕反色  Win + n:当前窗口反色  反射效果:  给装饰添加一些纹理(当透明时大多数可见)  屏幕截图:  Win + 鼠标左键并拖曳:将所选区域截图(图片保存在桌面)  焦点轨迹效果:  更旧的窗口更加透明  摆动效果:  使窗口丶菜单等像棉花糖  亮度和饱和度:  Ctrl + 鼠标滚轮 上/下:增加/减少 饱和度(对桌面也有效)  Shfit + 鼠标滚轮 上/下:增加/减少 亮度(对桌面也有效)  窗口对齐:  Win + 小键盘1...9:在屏幕中快速对齐一个窗口(1=左下,2=中下,3=右下......)  动态效果减速:Shift+F10

    03

    HarmonyOS元服务实现今天吃什么

    作为一个职业打工人,每天点外卖吃啥东西都有选择综合症,突发奇想让程序帮我们随机选择一个吃的,是不是可以解决我们的选择问题呢,说干就干,我们就使用HarmonyOS元服务实现一下这个功能。为什么选择这个HarmonyOS元服务呢?主要是因为HarmonyOS元服务(HarmonyOS Foundation Services,简称HMF)是HarmonyOS的核心组件之一,它提供了一系列底层功能和服务,为开发者提供了丰富的功能和工具来构建应用程序。HarmonyOS元服务可以帮助开发者构建跨设备的应用程序,实现设备间的互联互通,并提供丰富的功能和工具,简化开发流程,提升开发效率,这样看来实现我们的需求应该不在话下。

    02

    IDEA 最新永久 2022 年12月激活码,亲测有效!!

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    01

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    01

    Finale

    这几篇博客介绍的第一个feature transform方法就是kernel。kernel先出现是在SVM里面,原因就是为了减少 內积计算的复杂度,把特征转换和內积计算结合到一起。特征转换其实也是一种特征的提取。介绍过的kernel:polynomial kernel,Gaussion kernel,stump kernel。另外,不同的kernel相加或者是相乘做uniform或者是combination可以提取更加复杂的特征,比如Network。但是使用kernel是需要满足Mercer条件的,对称半正定。不同的kernel可以搭配不同的模型,SVM,SVR,probability SVM,或者是kernel ridge regression等等。之前学过的PCA,kmean这些算法都包括了內积的计算,所以它们各自也有对应的kernel函数,比如之前使用的Kmean是用的高斯距离,那么kernel就是Gaussion kernel了。

    03

    Finale

    这几篇博客介绍的第一个feature transform方法就是kernel。kernel先出现是在SVM里面,原因就是为了减少 內积计算的复杂度,把特征转换和內积计算结合到一起。特征转换其实也是一种特征的提取。介绍过的kernel:polynomial kernel,Gaussion kernel,stump kernel。另外,不同的kernel相加或者是相乘做uniform或者是combination可以提取更加复杂的特征,比如Network。但是使用kernel是需要满足Mercer条件的,对称半正定。不同的kernel可以搭配不同的模型,SVM,SVR,probability SVM,或者是kernel ridge regression等等。之前学过的PCA,kmean这些算法都包括了內积的计算,所以它们各自也有对应的kernel函数,比如之前使用的Kmean是用的高斯距离,那么kernel就是Gaussion kernel了。

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