幾期視頻說到通過禁用服務來關閉Windows10系統的自動更新，但是此方法只適用于家庭版、企業版和專業版如何禁用系統自動更新？
·首先，在系統的任務欄搜索框輸入編輯組策略并打開，在本地組策略編輯器窗口。
·然后依次展開計算機配置-管理模板Windows組件。在Windows組件下找到Windows更新，左鍵單擊，右側就會顯示關于Windows更新的所有組策略。
·接著，在組策略里找到配置自動更新，雙擊打開配置，默認是未配置的狀態，勾選已禁用，應用確定后退出界面。
·最后，關閉所有界面重啟電腦即可。
·電腦重啟后再次打開系統更新，會看到提示某些設置由組織來管理，這個時候系統就不會再自動更新了。
所有的補丁都是待安裝的狀態，可以根據自己的需要選擇重要的更新補丁進行安裝或者直接忽略。
你學會了嗎？點贊關注評論。
前段時間發現有很多小伙伴在使用電腦這個問題上遇到了很大的難題：到底什么時候該用鼠標左鍵單擊、什么時候該雙擊；電腦的快捷鍵那么多怎么記得住等等的問題。
今天小白就稍微來講解一下，這個帖子適合Windows電腦都不會使用的小伙伴。
在開始之前，建議可以把這個帖子發送給你身邊那些想學電腦，又不知道從哪學起的朋友。
另外，如果小白在講解的時候有遺漏，歡迎各位小伙伴在后臺私信我，給我發一下電腦小白在學習的時候還需要注意的地方。
在此感謝了！江湖最高禮儀：抱拳！
很多小伙伴在入門Windows的時候，都不知道在什么時候使用鼠標左鍵雙擊，今天咱們就稍微來講解一下！
在很多界面，鼠標雙擊的情況很少，但用的應該算是最多的。除了一些特定軟件之外，在以下這兩個界面鼠標左鍵雙擊就是打開文件。
第一個界面：桌面上的所有圖標
在桌面上的所有圖標通過鼠標雙擊可以打開文件夾或者應用。任務欄除外。
第二個界面：Windows資源管理器
說到Windows資源管理器，小伙伴可能會陌生。但說【我的電腦】或者【此電腦】估計就不陌生了。
在資源管理器的紅色框范圍，打開文件或者運行程序什么的都可以通過雙擊。
P.S. 在某些軟件也有鼠標左鍵雙擊的操作，這里不做講解。
另外在桌面上的圖標或者資源管理器紅色框的區域，鼠標左鍵單擊是選中文件或者區域的意思。
上面說到在桌面或者資源管理器的文件區域使用鼠標單擊是選中文件的意思。除開這個，其他的基本上就是【打開】的意思了。
比如鼠標單擊【開始菜單】
鼠標單擊開始菜單里所有的內容，都是【打開】或者【進入】的意思。
又比如鼠標單擊【任務欄上的圖標】：
還有各種界面，都是鼠標左鍵【單擊】就可以【打開】或者【進入】
簡單來說，鼠標左鍵單擊一般就能打開頁面，包括瀏覽器什么的基本也是單擊操作。如果單擊不行，再雙擊。
Windows電腦快捷鍵很多，但生活或者工作中常用的快捷鍵基本上就那么幾個。
【Ctrl】+【C】：復制
【Ctrl】+【V】：粘貼
【Ctrl】+【X】：剪切
【Ctrl】+【Z】：撤銷
【Ctrl】+【A】：全選
【Alt】+【Tab】：切換應用界面
【Win】+【D】
這七個按鍵基本上在所有頁面上都是通用的，而且非常常用。
在打字的時候，如何用鍵盤翻下一頁的文字更多選擇？鍵盤上的【+】、【-】或者【PageUp】、【PageDown】
電腦小白入門基本上記住這些就可以了，其他的后續再慢慢學吧。快速記住快捷鍵的方法就是記住一個用一個，經常用就形成了條件反射。
數字化時代，計算機視覺技術以其強大的圖像處理能力，正逐漸滲透到我們生活的各個領域。無論是自動駕駛、人臉識別，還是醫療影像分析，計算機視覺都發揮著舉足輕重的作用。掌握這一技術，不僅有助于提升個人的職業競爭力，還能為創新應用提供強大的技術支持。那么，如何有效地學習和掌握計算機視覺技術呢？本文將為你揭示十大關鍵步驟。
一、理解計算機視覺基礎概念
要學習任何一項技術，首先要了解其基本概念和原理。計算機視覺是通過計算機系統實現對圖像或視頻的分析和理解，進而識別物體、場景和活動的科學。這涉及到圖像處理、模式識別、機器學習等多個領域的知識。因此，初學者需要從基礎開始，逐步建立起對計算機視覺的完整認識。
二、學習圖像處理基礎知識
圖像處理是計算機視覺的基石。在學習計算機視覺之前，我們需要掌握數字圖像的基本概念和性質，如像素、顏色空間、濾波器等。此外，還需要了解基本的圖像處理操作，如圖像增強、圖像變換、圖像分割等。這些知識將為后續的學習打下堅實的基礎。
三、掌握特征提取與描述方法
在計算機視覺中，特征提取與描述是實現目標識別、物體檢測等任務的關鍵步驟。我們需要學習并掌握各種特征提取算法，如SIFT、SURF、HOG等，以及相應的特征描述方法。這些算法和方法將幫助我們從圖像中提取出有意義的信息，為后續的分析和處理提供便利。
四、學習機器學習算法
機器學習是計算機視覺的重要工具。我們需要學習并掌握各種分類、聚類、回歸等機器學習算法，以及它們在計算機視覺中的應用。例如，支持向量機（SVM）、決策樹、隨機森林等算法在圖像分類中發揮著重要作用；而K-means等聚類算法則常用于圖像分割任務。
五、了解深度學習原理
近年來，深度學習在計算機視覺領域取得了巨大的成功。我們需要了解深度學習的基本原理和模型，如卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等。這些模型能夠自動地學習圖像中的特征表示，大大提高了計算機視覺任務的性能。
六、實踐深度學習框架
學習深度學習原理后，我們需要通過實踐來加深對知識的理解和應用。目前流行的深度學習框架有TensorFlow、PyTorch等。我們可以選擇其中一個框架進行學習和實踐，通過編寫代碼實現各種計算機視覺任務，如圖像分類、目標檢測、圖像生成等。
七、參與開源項目與競賽
參與開源項目和競賽是提升計算機視覺技能的有效途徑。通過參與開源項目，我們可以學習到其他開發者的經驗和技巧，了解最新的技術動態；而參加競賽則可以鍛煉我們的實踐能力，提升解決問題的能力。
八、積累數據處理與管理經驗
計算機視覺技術的效果在很大程度上依賴于數據的數量和質量。因此，我們需要學習并積累數據處理與管理的經驗，包括數據的收集、清洗、標注和存儲等。此外，還需要了解數據增強的方法，以擴充訓練樣本的數量和多樣性。
九、關注行業應用與發展趨勢
計算機視覺技術的應用范圍非常廣泛，涉及醫療、交通、安防等多個領域。我們需要關注這些領域的最新應用和發展趨勢，了解計算機視覺技術在解決實際問題中的作用和價值。同時，也要關注新技術的出現和發展，以便及時調整學習方向和內容。
十、持續學習與自我提升
計算機視覺技術是一個不斷發展和更新的領域。我們需要保持持續學習的態度，不斷更新自己的知識和技能。可以通過參加線上或線下的課程、閱讀學術論文和技術博客、參加技術交流會等方式來保持學習的動力和興趣。
總之，掌握計算機視覺技術需要經歷一個系統的學習和實踐過程。通過理解基礎概念、學習圖像處理知識、掌握特征提取與描述方法、學習機器學習算法和深度學習原理、實踐深度學習框架、參與開源項目與競賽、積累數據處理與管理經驗、關注行業應用與發展趨勢以及持續學習與自我提升等十個步驟，我們可以逐步建立起自己的計算機視覺知識體系和實踐能力，為未來的職業發展和技術創新打下堅實的基礎。