怎样把Word嵌入到Notes中-CSDN社区

PhraseExpress是一款非常方便地短语记录和快速输入工具软件。软件可以将经常输入的文本或语句通过热键或设定的自动文本直接输入（Autotext/热字符串替换），有效减少工作量，提高录入准确度，可以很大程度上提高输入效率，此外，软件还提供了强大的宏功能，可以将动态文本添加到短语中（如添加当前的日期，时间或计数变量等）、启动应用程序、文件或打开的程序。需要的朋友快来下载吧！ PhraseExpress功能观看视频演示 PhraseExpress节省打字时间。这是人员在办公室的理想解决方案，技术支持，客户服务，帮助台，呼叫中心，医疗或法律转录。 Client-/Server版本允许你在一个网络内共享文本模板。自动图文集 PhraseExpress节省击键扩大全文段的文字缩写。例如输入“信号”，可以插入任何程序到您的签名。例如，您可以设置键盘快捷键，因此，只要你键入“DCT”，它会自动扩展为“尊敬的客户，感谢您与我们联系。” PhraseExpress提供了这个著名的MS Office的自动图文集功能，在任何Windows程序，如Internet Explorer，Excel中，数据库前端，等等。文本扩展器，适用于Windows，是理想的人不断输入同样的事情一遍又一遍，减少打字和减少拼写错误所花费的时间。自动完成 PhraseExpress自动识别重复的文字输入，并提供自动完成完整的句子需求。拼写检查 PhraseExpress包括系统范围内的超过10,000七种语言的拼写更正拼写校正。新的TypoLearn™功能检测往往从个人用户纠正错别字，并自动将这些拼写更正和拼写校正数据库创建一个定制适合。 TypoLearn™是独立于所使用的语言，并适用于所有的Windows程序。剪贴板管理器虽然标准的Windows剪贴板只保留最后复制的数据，PhraseExpress 剪贴板管理器保持最近复制到剪贴板中的内容，以便快速访问，并插入到任何应用程序。内置袖珍计算器手头没有计算器，而你的工作文件上的吗？PhraseExpress可以进行计算，当你键入。程序启动输入文本快捷键启动程序，只需通过。例如，键入“字”启动Microsoft Word或“EXC”，打开一个电子表格。电子邮件签名 PhraseExpress可以管理您的电子邮件签名模板中使用任何邮件程序，如Outlook，Lotus Notes或雷鸟。可以嵌入动态内容从ActiveDirectory / LDAP。可以方便地管理多个签名在不同的语言或单独的个人与商业目的的页脚中自由定义的类别。跨平台解决方案 PhraseExpress还可以导入片段，从SmileOnMyMac的软件TextExpander™提供一个跨平台的文本扩展器，适用于Windows 和 Mac的。PhraseExpress也可以被认为是Typinator，适用于Windows。预防RSI综合征的 PhraseExpress减少患上重复性劳损，因为它有助于显着减少所花费的时间使用键盘的风险。 PhraseExpress截图

网管教程从入门到精通软件篇 ★一。★详细的xp修复控制台命令和用法!!! 放入xp（2000）的光盘，安装时候选R，修复！ Windows XP（包括 Windows 2000）的控制台命令是在系统出现一些意外情况下的一种非常有效的诊断和测试以及恢复系统功能的工具。小编的确一直都想把这方面的命令做个总结，这次辛苦老范给我们整理了这份实用的秘笈。　　Bootcfg 　　bootcfg 命令启动配置和故障恢复（对于大多数计算机，即 boot.ini 文件）。　　含有下列参数的 bootcfg 命令仅在使用故障恢复控制台时才可用。可在命令提示符下使用带有不同参数的 bootcfg 命令。　　用法：　　bootcfg /default　　设置默认引导项。　　bootcfg /add　　　　向引导列表中添加 Windows 安装。　　bootcfg /rebuild　　重复全部 Windows 安装过程并允许用户选择要添加的内容。　　注意：使用 bootcfg /rebuild 之前，应先通过 bootcfg /copy 命令备份 boot.ini 文件。　　bootcfg /scan　　　扫描用于 Windows 安装的所有磁盘并显示结果。　　注意：这些结果被静态存储，并用于本次会话。如果在本次会话期间磁盘配置发生变化，为获得更新的扫描，必须先重新启动计算机，然后再次扫描磁盘。　　bootcfg /list　　　列出引导列表中已有的条目。　　bootcfg /disableredirect 在启动引导程序中禁用重定向。　　bootcfg /redirect [ PortBaudRrate] |[ useBiosSettings] 　　在启动引导程序中通过指定配置启用重定向。　　范例： bootcfg /redirect com1 115200 bootcfg /redirect useBiosSettings 　　hkdsk 　　创建并显示磁盘的状态报告。Chkdsk 命令还可列出并纠正磁盘上的错误。　　含有下列参数的 chkdsk 命令仅在使用故障恢复控制台时才可用。可在命令提示符下使用带有不同参数的 chkdsk 命令。　　vol [drive:] [ chkdsk [drive:] [/p] [/r] 　　参数　　无　　如果不带任何参数，chkdsk 将显示当前驱动器中的磁盘状态。 drive: 指定要 chkdsk 检查的驱动器。 /p　　即使驱动器不在 chkdsk 的检查范围内，也执行彻底检查。该参数不对驱动器做任何更改。 /r　　找到坏扇区并恢复可读取的信息。隐含着 /p 参数。　　注意 Chkdsk 命令需要 Autochk.exe 文件。如果不能在启动目录（默认为 %systemroot%System32）中找到该文件，将试着在 Windows 安装 CD 中找到它。如果有多引导系统的计算机，必须保证是在包含 Windows 的驱动器上使用该命令。 Diskpart 　　创建和删除硬盘驱动器上的分区。diskpart 命令仅在使用故障恢复控制台时才可用。　　diskpart [ /add |/delete] [device_name |drive_name |partition_name] [size] 　　参数无　　如果不带任何参数，diskpart 命令将启动 diskpart 的 Windows 字符模式版本。　　/add 　　创建新的分区。　　/delete 　　删除现有分区。　　device_name 　　要创建或删除分区的设备。设备名称可从 map 命令的输出获得。例如，设备名称：　　DeviceHardDisk0 　　drive_name 　　以驱动器号表示的待删除分区。仅与 /delete 同时使用。以下是驱动器名称的范例：　　D: 　　partition_name 　　以分区名称表示的待删除分区。可代替 drive_name 使用。仅与 /delete 同时使用。以下是分区名称的范例：　　DeviceHardDisk0Partition1 　　大小　　要创建的分区大小，以兆字节 (MB)表示。仅与 /add 同时使用。　　范例　　下例将删除分区： diskpart /delete Device HardDisk0 Partition3 diskpart /delete F: 　　下例将在硬盘上添加一个 20 MB 的分区：　　diskpart /add Device HardDisk0 20 　　Fixboot

《人工智能：深度学习入门到精通实战》课程主要就人工智能领域相关的深度学习基础、深度学习计算、卷积神经网络+经典网络、循环神经网络+RNN进阶、优化算法、计算机视觉和自然语言处理等，配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开，结合深度学习框架进行建模实战。由浅入深，每一个理论搭配一个实验，引领学员浸泡式逐步掌握各项技能和实战项目，且侧重技能不同，学员的知识体系会更加全面课程大纲：第一章：深度学习基础-深度学习简介01.1-前置知识01.2-传统编程与数据编程01.3-深度学习起源01.4-深度学习崛起与发展01.5-深度学习成功案例01.6-深度学习特点第二章：深度学习基础-Python基础02.1-PyTorch介绍与环境配置02.2-数据操作与创建Tensor02.3-算术操作、索引与改变形状02.4-线性代数、广播机制与内存开销02.5-Tensor和NumPy相互转换与Tensor on GPU02.6-实验01-创建和使用Tensor-102.7-实验01-创建和使用Tensor-202.8-梯度下降02.9-实验02-梯度下降-102.10-实验02-梯度下降-202.11-自动求梯度概念02.12-自动求梯度实例02.13-实验03-自动求梯度-102.14-实验03-自动求梯度-2 第三章：深度学习基础-线性回归03.1-线性回归讲解03.2-线性回归实例03.3-实验04-从零实现线性回归-103.4-实验04-从零实现线性回归-203.5-实验05-线性回归的简洁实现-103.6-实验05-线性回归的简洁实现-2 第四章：深度学习基础-softmax回归04.1-softmax回归04.2-实验06-FashionMNIST04.3-实验07-从零实现Softmax回归-104.4-实验07-从零实现Softmax回归-204.5-实验08-softmax回归的简洁实现第五章：深度学习基础-多层感知机05.1-感知机05.2-多层感知机05.3-多层感知机与神经网络05.4-激活函数05.5-正向传播05.6-反向传播05.7-正向传播和反向传播05.8-批大小05.9-实验09-从零实现MLP05.10-实验10-MLP的简洁实现第六章：深度学习基础-模型选择、欠拟合和过拟合06.1-训练误差和泛化误差06.2-模型选择06.3-欠拟合和过拟合06.4-权重衰减06.5-丢弃法06.6-实验11-多项式函数拟合实验06.7-实验12-高维线性回归实验-106.8-实验12-高维线性回归实验-206.9-实验13-Dropout 第七章：深度学习基础-数值稳定性和模型初始化07.1-数值稳定性和模型初始化-107.2-数值稳定性和模型初始化-207.3-实验14-房价预测案例-107.4-实验14-房价预测案例-207.5-实验14-房价预测案例-3 第八章：深度学习计算-模型构造08.1-模型构造-108.2-模型构造-208.3-模型构造-308.4-实验15-模型构造-108.5-实验15-模型构造-2 第九章：深度学习计算-模型参数的访问、初始化和共享09.1-模型参数的访问09.2-模型参数初始化和共享09.3-实验16-模型参数-109.4-实验16-模型参数-2 第十章：深度学习计算-自定义层与读取和储存10.1-不含模型参数的自定义层10.2-含模型参数的自定义层10.3-实验17-自定义层10.4-读取和储存10.5-GPU计算10.6-实验18-读取和储存第十一章：卷积神经网络11.01-卷积神经网络11.02-卷积神经网络的组成层11.03-图像分类的局限性11.04-二维卷积层与卷积层11.05-卷积在图像中的直观作用11.06-实验19-二维卷积层11.07-填充与步幅11.08-卷积过程11.09-卷积层参数-111.10-卷积层参数-211.11-实验20-Pad和Stride11.12-多输入和输出通道11.13-实验21-多通道11.14-池化层11.15-实验22-池化层第十二章：经典网络12.01-卷积神经网络12.02-实验23-LeNet模型12.03-深度卷积神经网络12.04-实验24-AlexNet模型12.05-使用重复元素的网络12.06-实验25-VGG模型12.07-网络中的网络12.08-实验26-NiN模型12.09-含并行连接的网络12.10-实验27-GoogLeNet模型12.11-批量归一化-112.12-批量归一化-212.13-实验28-批量归一化12.14-残差网络12.15-实验29-残差网络12.16-稠密连接网络12.17-实验30-稠密连接网络第十三章：循环神经网络13.01-语言模型和计算13.02-n元语法13.03-RNN和RNNs13.04-标准RNN向前输出流程和语言模型应用13.05-vector-to-sequence结构13.06-实验31-语言模型数据集-113.07-实验31-语言模型数据集-213.08-实验32-从零实现循环神经网络-113.09-实验32-从零实现循环神经网络-213.10-实验32-从零实现循环神经网络-313.11-实验32-从零实现循环神经网络-413.12-实验33-简洁实现循环神经网络-113.13-实验33-简洁实现循环神经网络-2 第十四章：RNN进阶14.01-通过时间反向传播-114.02-通过时间反向传播-214.03-长短期记忆-114.04-长短期记忆-214.05-实验34-长短期记忆网络-114.06-实验34-长短期记忆网络-214.07-门控循环单元14.08-RNN扩展模型14.09-实验35-门控循环单元第十五章：优化算法15.01-优化与深度学习15.02-局部最小值和鞍点15.03-提高深度学习的泛化能力15.04-实验36-小批量梯度下降-115.05-实验36-小批量梯度下降-215.06-动量法-115.07-动量法-215.08-实验37-动量法15.09-AdaGrad算法与特点15.10-实验38-AdaGrad算法15.11-RMSrop算法15.12-实验39-RMSProp算法15.13-AdaDelta算法15.14-实验40-AdaDelta算法15.15-Adam算法15.16-实验41-Adam算法15.17-不用二阶优化讲解与超参数第十六章：计算机视觉16.01-图像增广与挑战16.02-翻转、裁剪、变化颜色与叠加16.03-实验42-图像增广-116.04-实验42-图像增广-216.05-微调16.06-迁移学习16.07-实验43-微调-116.08-实验43-微调-216.09-目标检测16.10-边界框16.11-实验44-边界框16.12-锚框与生成多个锚框16.13-交并比16.14-实验45-生成锚框-116.15-实验45-生成锚框-216.17-标注训练集的锚框-116.18-标注训练集的锚框-216.19-实验46-标注训练集的锚框-116.20-实验46-标注训练集的锚框-216.21-实验46-标注训练集的锚框-316.22-输出预测边界框16.23-实验47-输出预测边界框-116.24-实验47-输出预测边界框-216.25-多尺度目标检测16.26-实验48-多尺度目标检测16.27-目标检测算法分类16.28-SSD与模型设计16.29-预测层16.30-损失函数16.31-SSD预测16.32-实验49-目标检测数据集16.33-实验50-SSD目标检测-116.34-实验50-SSD目标检测-216.35-实验50-SSD目标检测-316.36-实验50-SSD目标检测-416.37-实验50-SSD目标检测-516.38-实验50-SSD目标检测-6 第十七章：自然语言处理17.01-词嵌入和词向量17.02-神经网络模型17.03-跳字模型17.04-训练跳字模型17.05-连续词袋模型17.06-负采样17.07-层序softmax17.08-子词嵌入17.09-Fasttext模型17.10-全局向量的词嵌入17.11-实验51-word2vec之数据预处理-117.12-实验51-word2vec之数据预处理-217.13-实验52-word2vec之负采样-117.14-实验52-word2vec之负采样-217.15-实验53-word2vec之模型构建-117.16-实验53-word2vec之模型构建-217.17-实验54-求近义词和类比词-117.18-实验54-求近义词和类比词-217.19-实验55-文本情感分类RNN-117.20-实验55-文本情感分类RNN-217.21-实验55-文本情感分类RNN-317.22-实验55-文本情感分类RNN-417.23-TextCNN17.24-TextCNN流程17.25-实验56-文本情感分类textCNN-117.26-实验56-文本情感分类textCNN-217.27-Seq2Seq的历史与网络架构17.28-Seq2Seq的应用与存在的问题17.29-Attention机制与Bucket机制17.30-实验57-机器翻译之模型构建-117.31-实验57-机器翻译之模型构建-217.32-实验57-机器翻译之模型构建-317.33-实验58-机器翻译之训练评估-117.34-实验58-机器翻译之训练评估-217.35-实验58-机器翻译之训练评估-3