怎样学 电脑

想正式的学电脑应该你第一步应该明确学电脑的目的。是为了上网聊天、炒股、查找资料、工作、还是学习，找到目的后去可以为自己设计一门教程，专门去学习，这样可以快速专业地学习。今天，汇学小编就怎样学电脑和大家聊聊。

一、学电脑不要用旧教材

【资料图】

计算机知识更新的太快，电脑知识、电脑软件也是日新月异。网上有大把大把的最新最流行的教材，学会用搜索引擎来找你需要的教程。

二、学电脑要有计划

如果想要作图、想要ps照片，首先估计得学会这些软件的运用，掌握一些通用的电脑知识。

三、利用网络学习

网络上有基础、中等、高级的电脑知识，你可以充分利用网络来提供自己的电脑水平。

怎样学好电脑操作技巧

第一阶段：鼠标和键盘的操作鼠标的操作主要是：移动、拖动、单击、双击和右击。掌握键盘的操作可以通过打字练习来完成。

2第二阶段：操作系统基础知识的学习首先是Windows xp的学习。找一本相关的书或者相关的学习光盘系统地学习一下。并且一定要做到边学习边操作。其次，学习一些基本地DOS命令，比如：dir、copy、md、del等等。学习这些DOS命令时，最好把这些DOS命令的功能和相应的Windows xp基本操作相连系，以便加深印象。Windows7，只要再上机操作操作就可以了。

3第三阶段：学习系统工具、简单应用软件最好系统的学习一下Word。掌握了Word以后，那么在学习其他应用软件方面，就有一种触类旁通的感觉。就会发现应用软件有很多相同的地方。就拿Word和Excel来比较吧;窗口结构基本相同，都是由标题栏、菜单栏、工具栏、工作区和状态栏构成;有很多功能相同的菜单命令和快捷工具等。

4第四阶段：学习并能熟练掌握一些与工作有密切关系的软件如果是一名教师，那么应该学会如下软件：文字处理软件[如word]、表格处理软件[如Excel]、课件制作的相关软件[如Powerpoint、Flash、Authorware]等。如果是一名美术工作者，可以学习图形处理、动画制作方面的软件[如：Firework、Photoshop、Flashdeng 等]。

怎样学电脑打字最快

刚开始学习打字的时候,一定要坚持盲打,开始肯定会很慢的,但是你需要的是坚持,当你坚持一段时间之后,你的打字速度会渐渐快起来的。

可以学习一下五笔打字,这种输入法是比较快的,但是前期要学会还是有一定难度的,但是你只要坚持一下,不出三个月的勤学苦练,你肯定会成为一个打字的高手。

现在的搜狗输入法,还是比较便捷的,带有记忆的功能,你打过的字,搜狗输入法会记住,所以大大的提高了打字的速度,类似的软件还有百度输入法和qq输入法等等,都是不错的软件。

关键还是要勤于练习,谁也不是天生就会打字的,都是慢慢学习,成为打字高手的。

什么是视觉知识

计算机视觉实在很广了，目前比较热门的方向总体上分为两大块：一块是深度学习，一块做SLAM。它们的研究点区别在哪呢?深度学习这一群体侧重于解决识别感知(是什么)问题，SLAM侧重于解决几何测量(在哪里)问题ICCV研讨会：实时SLAM的未来以及深度学习与SLAM的比较。拿机器人来说，如果你想要它走到你的冰箱面前而不撞到墙壁，那就需要使用 SLAM;如果你想要它能识别并拿起冰箱中的物品，那就需要用到深度学习机器人抓取时怎么定位的?用什么传感器来检测?当然这两方面在research上也有互相交叉融合的趋势。

不过在学习这些之前，一般都会先掌握下传统的计算机视觉知识，也就是图像处理这一部分了。我之前大致总结过一次：

计算机视觉初级部分知识体系。这些基础知识的理解还是挺有必要的，有助于你理解更高层知识的本质，比如为什么会出现deeplearning等这些新的理论知识(感觉有点像读史了，给你智慧和自由)。这一部分学习资料的话还是挺推荐浅墨的《OpenCV3编程入门》 也可以看他的博客。当然他的书有一个问题就是涉及理论知识太少，所以推荐自己再另备一本偏理论一点的图像处理相关的书，我手边放的是《数字图像处理：原理与实践》，差强人意吧。个人之前看浅墨书的时候做了一份《OpenCV3编程入门》学习笔记，里边包含一些理论知识和个人见解。

下面说一下两个大的方向：基于深度学习的视觉和SLAM技术。

基于深度学习的视觉：机器学习包括深度学习里的大部分算法本质上都是用来做“分类”的。具体到计算机视觉领域一般就是物体分类(Object Classification)、目标检测(Object Detection)、语义分割(Image Semantic Segmentation)等，当然也有一些很酷又好玩的东西比如edges2cats、deepart。本人主要做一些Object Detection相关的东西。其实一般是直接跑别人的代码了，稍微做一些修改和参数调整，前期的预处理才是主要工作。这些程序基本都是在linux下跑的。好，深度学习为什么这么强?它主要解决了什么问题呢?我比较认同以下三点：学习特征的能力很强，通用性强，开发优化维护成本低 参见为什么深度学习几乎成了计算机视觉研究的标配?

关于这一部分的学习，主要就是deeplearning了。关于deeplearning，漫天飞的各种资源。可以看一看李宏毅的一天搞懂深度学习课件 youtube上有一个一天搞懂深度學習–學習心得;李飞飞的CS231n课程，网易云课堂有大数据文摘翻译的中文字幕版课程，知乎专栏智能单元有CS231N课程翻译(非常好);三巨头之一Yoshua Bengio的新作《DEEP LEARNING》，目前已有中译版本 。