GIMP 快速指南 2.10GIMP 快速指南 文件 Ctrl N 新图像 Ctrl O 打开图像 Shift Ctrl V Create From Clipboard Ctrl Alt O Open image as layers Ctrl 1 打开最近图像 01 Ctrl 2 打开最近图像 02 Ctrl 3 打开最近图像 03 Ctrl 4 打开最近图像 04 Ctrl 5 打开最近图像 05 Ctrl0 码力 | 1 页 | 450.50 KB | 1 年前3
KiCad 5.1快速入门请参阅《make-component-footprints(制作-元件-封 装),Making component footprints(制作元件封装)》。 Quicklib 是一个工具,允许您使用基于 Web 的界面快速创建 KiCad 库元件。有关 Quicklib 的更多信息,请参阅 《make-schematic-components-with-quicklib(制作-原理图-元件-使用-quicklib),Making 但不希望立即执行任何操作, 请使用快捷键。 快捷键显示在所有菜单窗格的右侧: 3.1.2 热键 热键等于加速器键加上鼠标左键单击。使用热键会立即在当前光标位置启动该命令。使用热键可以在不中断工作流的 情况下快速更改命令。 要查看任何 KiCad 工具中的热键,请转到 帮助 → 列出热键或按 Ctrl+F1 : KiCad 入门 8 / 41 您可以从 首选项 → 热键选项菜单编辑热键的分配,并导入或导出它们。 中。使用 LibreOffice Calc 或 Excel 打开 * .csv 文件。将 出现导入窗口,按 OK。 您现在可以转到 PCB 布局部分,这将在下一节中介绍。但是,在继续之前,让我们快速了解如何使用总线连接元件 引脚。 4.2 KiCad 的总线连接 有时您可能需要将元件 A 的多个顺序引脚与元件 B 的其他顺序引脚连接。在这种情况下,您有两个选项:我们已经 看到的标记方法0 码力 | 46 页 | 1.33 MB | 1 年前3
KiCad 5.1 快速入门《make-component-footprints(制作-元件-封 装),Making component footprints(制作元件封装)》。 Quicklib 是一个工具,允许您使用基于 Web 的界面快速创建 KiCad 库元件。 有 关 Quicklib 的更多信息,请参阅《 make-schematic-components-with-quicklib(制 作-原理图-元件-使用-quicklib),Making 但不希望立即执行任何 操作, 请使用快捷键。 快捷键显示在所有菜单窗格的右侧: 3.1.2. 热键 热键等于加速器键加上鼠标左键单击。使用热键会立即在当前光标位置启动该 命令。使用热键可以在不中断工作流的情况下快速更改命令。 要查看任何 KiCad 工具中的热键,请转到 帮助 → 列出热键 或按 Ctrl+F1 : 您可以从 首选项 → 热键选项 菜单编辑热键的分配,并导入或导出它们。 注意 在本文档中,热键用括号表示,如下所示:[a]。 使用 LibreOffice Calc 或 Excel 打开 * .csv 文件。 将出现导入窗口,按 OK。 您现在可以转到 PCB 布局部分,这将在下一节中介绍。 但是,在继续之前,让我 们快速了解如何使用总线连接元件引脚。 4.2. KiCad 的总线连接 有时您可能需要将元件 A 的多个顺序引脚与元件 B 的其他顺序引脚连接。在这种 情况下,您有两个选项:我们已经看到的标记方法或使用总线连接。0 码力 | 59 页 | 574.65 KB | 1 年前3
KiCad 6.0 快速入门0 码力 | 54 页 | 2.47 MB | 1 年前3
KiCad 7.0 快速入门。一个编号为 3 的新引脚被添加到符号中,就在 引脚 2 下面。 TIP 在 KiCad 的许多地方,按 会重复上次的操作。新项目的位置将被移位,并根据情况自动 增加编号。在符号编辑器中,这可以用来快速放置大量的引脚。在原理图编辑器中,它可以用来 重复放置一个元件,或者用编号标签标记一个大元件的引脚。 在封装和电路板编辑器中 也很有用。 我们希望引脚 3 在开关符号的右边,所以编辑引脚 30 码力 | 51 页 | 2.90 MB | 1 年前3
KiCad 8.0 快速入门。一个编号为 3 的新引脚被添加到符号中,就在 引脚 2 下面。 TIP 在 KiCad 的许多地方,按 会重复上次的操作。新项目的位置将被移位,并根据情况自动 增加编号。在符号编辑器中,这可以用来快速放置大量的引脚。在原理图编辑器中,它可以用来 重复放置一个元件,或者用编号标签标记一个大元件的引脚。 在封装和电路板编辑器中 也很有用。 We want Pin 3 to be on the0 码力 | 52 页 | 2.93 MB | 1 年前3
菟葵 - Krita 快速入门 - 2021-06-18《 krita快速入门 》 前言 本文是在闲暇时基于 krita4.3.0 window 版本所写,不能保证和读者使用的版本完全对应,若有错漏或 差异还望理解。 作为入门级别的 krita 使用教程,不会完整的讲述 krita 的种种功能,而是逐步从简单到复杂的方式(有 时会按一些原因调整顺序)来讲述一些使用 krita 绘画需要掌握的基本功能。 2021 年 6 月 18 日 开始使用 krita0 码力 | 29 页 | 1.82 MB | 1 年前3
Moonshot AI 介绍⼿机上的App和⼩程序都会更新为“Kimi智 能助⼿”,电脑上输⼊kimi.ai就能快速进⼊⽹⻚版。之前的名字KimiChat就不再使⽤了。 【功能亮点】 • 智能搜索:搜索实时信息,迅速整合,给出详尽回答,并提供搜集到的信息来源,让对话兼具丰富 性和准确性。 • ⾼效阅读:⻓⽂快速摘要,打破语⾔壁垒,帮你精准理解⽂献书籍、⻓篇报告、复杂合同、⽹⻚⻓ ⽂,提供深⼊洞察和分析。 ⽂,提供深⼊洞察和分析。 • 专业解读⽂件:⽆论是⾦融分析、法律咨询还是市场调研,Kimi都能以专业⽔准提供⽀持。超⻓⽂ 档、多个⽂件,都可以快速摘要、翻译、答疑,⽀持上传PDF、Word、Excel、PPT、TXT⽂件和 图⽚。 • 整理资料:⽆论是堆积如⼭的发票,还是复杂冗⻓的会议记录,Kimi都能智能识别整理,⾃动提取 关键点,让资料整理不再繁琐,信息⼀⽬了然。 • 辅助创作:根据你提供的⽹⻚ 作⽂ 案、写作周报、撰写⽅案,成为你的内容创作⼿脚架,提供⽆限灵感。 • 编程助⼿:Kimi可以帮你快速阅读API⽂档,定位所需信息,还可以根据你的需求⽣成代码、快 速Debug,覆盖Python、C++、Java等多种编程语⾔。 【适⽤⼈群】 • 学术科研⼈群:快速阅读并深⼊理解⼤量⽂献,⽤⺟语掌握⽂献的精髓,解释复杂学术概念,分析 研究结果,撰写论⽂,回应审稿⼈的建议。0 码力 | 74 页 | 1.64 MB | 1 年前3
DeepSeek从入门到精通(20250204),主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想:效能兼顾 全局视野 概率预测(快速反应模型,如ChatGPT 4o) 链式推理(慢速思考模型,如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快,算力成本低 慢速思考,算力成本高 运算原理 基于概率预测,通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维(Chain-of-Thought),逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 能够处理多维度和非结构化问题,提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具,几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类:“概率预测(快速反应)”模型和“链式推理(慢速思考)”模型。 前者适合快速反馈,处理即时任务;后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 适的模型,实现最佳效果。 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁,只需明确任务目标和 问题,需分步验证结果)。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例(推理模型适用) 优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数,输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标, 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程,0 码力 | 104 页 | 5.37 MB | 8 月前3
清华大学 DeepSeek 从入门到精通,主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想:效能兼顾 全局视野 概率预测(快速反应模型,如ChatGPT 4o) 链式推理(慢速思考模型,如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快,算力成本低 慢速思考,算力成本高 运算原理 基于概率预测,通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维(Chain-of-Thought),逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 能够处理多维度和非结构化问题,提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具,几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类:“概率预测(快速反应)”模型和“链式推理(慢速思考)”模型。 前者适合快速反馈,处理即时任务;后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 适的模型,实现最佳效果。 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁,只需明确任务目标和 问题,需分步验证结果)。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例(推理模型适用) 优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数,输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标, 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程,0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前3
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