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初学者电脑基本知识入门,下面一起来看看本站小编果壳网科普给大家精心整理的答案，希望对您有帮助

新手学电脑应该先学什么好1

学习电脑技巧和网络技术、电脑组成部分，office办公等软件安装、使用，上网搜索等;最后就是可以学习操作系统的安装和电脑的组装、维修等。一起来看看初学者电脑基本知识入门。

1、首先要了解电脑，对于台式的，要知道主机和显示屏，对于笔记本电脑，要熟悉开机键在哪，电源插孔在哪，鼠标插件，无线网卡启动按钮。

2、了解电脑的组成，主要有硬件系统和软件系统，硬件系统包括CPU、存储器、软盘驱动器、硬盘驱动器、光盘驱动器、主机板、各种卡及整机中的主机、显示器、打印机、绘图仪、调制解调器等等。软件系统则主要指的是操作系统，通俗的讲就是带动电脑程序运行的，软件系统起着至关重要的作用。

3、主板是电脑中各个部件工作的一个平台，它把电脑的各个部件紧密连接在一起，各个部件通过主板进行数据传输。也就是说，电脑中重要的“交通枢纽”都在主板上，它工作的稳定性影响着整机工作的稳定性。

4、要了解电脑的显示器分辨率，这个一般买电脑的时候都要考虑，直接决定了电脑显示的清晰度。显示器分辨率就是Windows桌面的大小。常见的设定有640_480、800_600、1024_768等。屏幕字型分辨率:PC的字型分辨率是96dpi，Mac的字型分辨率是72dpi。

5、CPU即中央处理器，是一台计算机的运算核心和控制核心。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU由运算器、控制器、寄存器、高速缓存及实现它们之间联系的数据、控制及状态的总线构成。作为整个系统的核心，CPU也是整个系统最高的执行单元，因此CPU已成为决定电脑性能的核心部件，很多用户都以它为标准来判断电脑的档次。

最重要的是，要学会键盘上的操作，首先要学会打字，打字时要手指弯曲、悬腕。按住Ctrl+Shift进行语言的切换，在桌面的右下方可以看到变化。一个手指击键时，其余手指要保持在原位上。每个手指都要按规定区域范围内去击键，不可彼此替换。击键时不可使劲过猛，具体的手指的摆放等。

新手学电脑应该先学什么好2

组装电脑之必会软件

DiskGenius磁盘分区与格式化

一个全新的硬盘或需要重新分区的旧硬盘，都要进行分区和格式化才可以安装系统存放数据。但是一定要在分区格式前，将旧硬盘上的文件全部复制到其它磁盘，一旦进行了就不好恢复。数据无价，请千万谨慎！！！那么有人要问：为什么要分区和格式化呢？这是操作系统的工作需要，简单的说就是给硬盘划分一个个存放文件的地方。

硬盘分区的软件比较多，大多数是英文的。今天介绍一款中文好用的，功能比较强大的，它就是DiskGenius。此软件一般集成到U盘启动盘中， 我的相关文章介绍了制作U盘的方法，所以在此不介绍从哪里下载此软件了。

第一步：把U盘启动盘插入USB接口，然后开机，按F12键（因电脑不同，有的是其它快捷键，前面有相关文章介绍过）。弹出如下图：

说明：第一项是U盘启动盘，第二项是我的光驱（DVDRAM，一般的电脑无此项）；第三项是我的硬盘（Y6-120G表示型号和容量）。

第二步：选择要启动的U盘（即第一项），按回车键执行。稍后弹出如下图：

第三步：选择第四项运行DiskGenius硬盘分区工具。进入软件画面如下：

说明：第一行为菜单栏，菜单里包含了软件的所有功能；第二行为工具栏，一些功能可以由它来完成更快捷；第三行为当前自动选中的磁盘容量大小图；第四行可以看到当前硬盘的相关信息。第五行为窗口，左边窗显示二个磁盘的分区信息，右边窗为当前盘的详细信息，花一点时间可以了解一下。

硬盘的分区方法有二种选择，各用利弊。根据自己的需要来就行。分区前必须明白分区的要求和原理：先创建一个主分区，再创建一个扩展分区，最后在扩展分区上创建N个逻辑分区。一般主分区就C，逻辑分区就D、E、F……

一、DiskGenius快速分区并格式化

Diskgenius进行快速分区是适用于空白磁盘或打算全盘分区删除的分区方式，如果您的硬盘有隐藏分区或保留分区，请使用下文的手动分区功能！快速分区将会删除当前磁盘的全部现有分区，分区前请确认是否有数据需要备份！快速分区个人觉得比较好，适合于新手。

1.首先在左边窗中用鼠标选择要分区的磁盘，千万不选中图中的第一个盘，因为它是我们的U盘启动盘，所以应该选择我们的大容量硬盘（第二个）。

2.从上图左窗可以看到硬盘都是已经分区的，如果是新盘，就不会显示主分区、扩展分区、逻辑分区。单击工具栏上的“快速分区”。 快速分区界面如下图：

3. 按照图中的标注提示，先选择分区数量，对于快速分区，一般都选择重建主引导记录（MBR），然后在右侧选择各分区的文件系统类型、输入主分区大小，其余逻辑分区一般都是均分大小即可，单击“确定”，等待格式化完成，如下图：

DiskGenius 的快速格式化不仅快，而且分区效果也非常好，一次分区后就可以正常使用了，比如安装操作系统或拷贝保存数据。

二、DiskGenius手动分区并格式化

1.创建主分区：选择要创建分区的硬盘

2.单击工具栏上的“新建分区”，如下图：

3.选中“主磁盘分区” ，文件系统类型建议选择“NTFS” ，新分区大小建议30G以上，当然根据实际硬盘大小而定，越大要尽量分大点，因为这个分好了就是C盘的大小了。单击“确定”如下图：

4.创建扩展分区和逻辑分区

接下来我们要创建扩展分区和逻辑分区，单击上图右侧的空白处，在空处上按鼠标右键，单击“创建新分区”，如下图：

5.选择创建扩展分区，并把剩余的空间全部分配给扩展分区（新分区大小不用填写），直接单击“确定”。如下图：

6．然后还需要为扩展分区划分逻辑分区，扩展分区也只是分区的一个管理逻辑，是为了解决分区数量限制问题引入的一种分区管理机制。扩展分区无法直接使用，还需要再次划分为逻辑分区。在扩展分区上按鼠标右键，单击“建立新分区”，如下图：

说明：在扩展分区上创建新分区会默认只有逻辑分区，如下图：

7.选择逻辑分区的文件系统类型，并输入逻辑分区大小，单击“确定”，再次单击“确认、确认”即可创建逻辑分区。

8.重复第6和第7步，建立更多的逻辑分区，完成后如下图

9.上面已经建好主分区、扩展分区和逻辑分区，接下来是进行格式化。上面的分区操作都是在内存里操作的，没有实际应用到硬盘上，可以随时取消或修改，要让这些修改生效，还需要单击上图中的“保存更改”，点击“保存更改”按钮后，弹出如下警告：

单击“确认”继续，会弹出格式化分区警告，如下图：

10.单击“是”将会对整个硬盘进行格式化，如下图：

格式化完成后，如下图，

DiskGenius的其它功能

1、重建分区表功能

重建分区表功能主要用来：恢复或修复分区表，以及因病毒导致的分区表损坏，非常适用。

2、文件导出转移或强制删除

转移方法只需要在分区的文件浏览下，鼠标右键选择转移到其它分区即可，也可以对一些顽固文件进行强制删除，如下图：

3、坏道检测与修复

坏道的检测与修复，首先应该建立在数据安全的前提下进行，也就是说必须把需要备份、可能备份的数据全部导出备份后才可以进行，切勿在硬盘未做任何备份时直接进行坏道修复。

更为详细的使用方法，请向我索取。若有不妥之处敬请留言，想学电脑的，请点关注并收藏。遇到问题可以留言，会及时解答。学习内容：电脑软硬件组装与维修；windows10、windows　server2019、网络部署、办公软件、平面设计、影视制作、绘图类等。提供全套学习资料和最新的软件。

新手学电脑应该先学什么好3

【导读】本文为你介绍23种机器学习项目创意，以获取有关该增长技术的真实经验。

我们都知道，教科书上所学与实际操作还是有出入的，那关于机器学习有什么好的项目可以实操吗？

我们为你推荐这篇文章，在本教程中，涵盖面向初学者，中级专家和专家的23种机器学习项目创意，以获取有关该增长技术的真实经验。这些机器学习项目构想将帮助你了解在职业生涯中取得成功、和当下就业所需的所有实践。

通过项目学习是你短期内能做的最好投资，这些项目构想使你能够快速发展和增强机器学习技能。语言上，这些机器学习项目可以用Python，R或任何其他工具开发。

面向初学者的机器学习项目

在本部分中，我们列出了针对初学者/初学者的顶级机器学习项目，如果你已经从事基础机器学习项目，请跳至下一部分：中级机器学习项目

1.鸢尾花分类项目

项目构想：鸢尾花有不同的种类，你可以根据花瓣和萼片的长度来区分它们。这是机器学习初学者预测新鸢尾花种类的基础项目。

数据集：鸢尾花分类数据集

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris

2. Emojify –使用Python创建自己的表情符号

项目构想：该机器学习项目的目标是对人的面部表情进行分类并将其映射为表情符号。我们将建立一个卷积神经网络来识别面部表情。然后，我们将使用相应的表情符号或头像来映射这些情感。

源代码：Emojify项目

https://data-flair.training/blogs/create-emoji-with-deep-learning/

3.使用机器学习进行贷款预测

项目构想：该ML项目背后的构想是建立一个模型，该模型将对用户可以贷款多少进行分类。它基于用户的婚姻状况，教育程度，受抚养人数和就业情况。我们可以为此项目建立一个线性模型。

数据集：贷款预测数据集

https://www.kaggle.com/altruistdelhite04/loan-prediction-problem-dataset

4.住房价格预测项目

项目构想：数据集包含波士顿剩余区域的房价。房子的费用根据犯罪率，房间数量等各种因素而变化。对于初学者来说，这是一个很好的ML项目，它可以根据新数据预测价格。

数据集：房屋价格预测数据集

https://www.cs.toronto.edu/~delve/data/boston/bostonDetail.html

5. MNIST数字分类机器学习项目

项目构想：MNIST数字分类python项目使机器能够识别手写数字。该项目对于计算机视觉可能非常有用。在这里，我们将使用MNIST数据集使用卷积神经网络训练模型。

数据集：MNIST数字识别数据集

https://drive.google.com/file/d/1hJiOlxctFH3uL2yTqXU_1f6c0zLr8V_K/view

源代码：手写数字识别项目

https://data-flair.training/blogs/python-deep-learning-project-handwritten-digit-recognition/

6.使用机器学习预测股价

项目构想：有许多可用于股票市场价格的数据集。这个机器学习初学者的项目旨在根据上一年的数据预测股票市场的未来价格。

数据集：股票价格预测数据集

https://www.kaggle.com/c/two-sigma-financial-news/data

源代码：股票价格预测项目

https://data-flair.training/blogs/stock-price-prediction-machine-learning-project-in-python/

7.泰坦尼克号生存计划

项目构想：这将是一个有趣的项目，因为我们将预测某人是否会在泰坦尼克号飞船中幸存下来。对于这个初学者的项目，我们将使用泰坦尼克号数据集，其中包含幸存者和在泰坦尼克号飞船中死亡的人的真实数据。

数据集：《泰坦尼克号生存》数据集

https://www.kaggle.com/c/titanic

8.葡萄酒质量检测项目

项目构想：在该项目中，我们可以构建一个界面来预测红酒的质量。它将使用葡萄酒的化学信息，并基于机器学习模型，它将为我们提供葡萄酒质量的结果。

数据集：葡萄酒质量数据集

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine+quality

9.假新闻检测项目

项目构想：虚假新闻像野火一样传播，这在这个时代是一个大问题。我们可以学习如何将假新闻与真实新闻区分开。我们可以使用监督学习来实现这样的模型。

数据集：检测虚假新闻数据集

https://drive.google.com/file/d/1er9NJTLUA3qnRuyhfzuN0XUsoIC4a-_q/view

源代码：假新闻检测项目

https://data-flair.training/blogs/advanced-python-project-detecting-fake-news/

到目前为止，如果对DataFlair提出的的机器学习项目有任何问题，欢迎留言。

中级机器学习项目

1.音乐流派分类机器学习项目

项目构想：该python机器学习项目的思想是开发一个机器学习项目，并自动对音频中的不同音乐流派进行分类。我们需要使用它们的频域和时域低级特征对这些音频文件进行分类。

源代码：音乐流派分类项目

https://data-flair.training/blogs/python-project-music-genre-classification/

2.比特币价格预测器项目

项目构想：比特币价格预测器是一个有用的项目。区块链技术正在发展，并且有许多数字货币在上升。该项目将帮助你使用以前的数据预测比特币的价格。

数据集：比特币价格预测数据集

https://www.kaggle.com/team-ai/bitcoin-price-prediction/version/1

3. Uber数据分析项目

项目构想：该项目可用于对超级数据执行数据可视化。该数据集包含纽约市中的450万个超级拾取器。为了分析行程，需要精美地表示很多数据，以便可以进一步改善业务。

数据集：Uber数据分析数据集

https://drive.google.com/file/d/1emopjfEkTt59jJoBH9L9bSdmlDC4AR87/view

源代码：Uber数据分析项目

https://data-flair.training/blogs/r-data-science-project-uber-data-analysis/

4.人格预测项目

项目构想：Myers Briggs类型指示器是一种个性类型系统，根据内向，直觉，思维和感知能力将一个人分为16个不同的个性。我们可以根据他们在社交媒体上发布的帖子的类型来确定其个性。

数据集：个性预测数据集

https://www.kaggle.com/datasnaek/mbti-type

5. Xbox游戏预测项目

项目构想：人们在搜索时生成的数据可用于预测用户的兴趣。BestBuy消费电子公司已提供了来自用户的数百万次搜索的数据，我们将预测用户最有兴趣购买的Xbox游戏。这将用于向游客推荐游戏。

数据集：Xbox游戏预测数据集

https://www.kaggle.com/c/acm-sf-chapter-hackathon-small/overview

6.信用卡欺诈检测项目

项目构想：使用卡进行大量交易的公司需要发现系统中的异常情况。该项目旨在建立信用卡欺诈检测模型。我们将使用交易及其标签作为欺诈或非欺诈来检测客户进行的新交易是否为欺诈。

数据集：信用卡欺诈检测数据集

https://drive.google.com/file/d/19BOhwz52NUY3dg8XErVYglctpr5sjTy4/view

源代码：信用卡欺诈检测项目

https://data-flair.training/blogs/data-science-machine-learning-project-credit-card-fraud-detection/

7.芭比与大脑项目

项目构想：芭比娃娃等儿童玩具具有一组预定义的单词，可以重复说。我们可以使用机器学习方法使芭比娃娃有一些头脑。当玩具可以用不同的句子理解和说话时，它会更加吸引人。这是一个出色的项目，将改善孩子们的学习过程。

8.使用机器学习进行客户细分

项目构想：客户细分是一种根据客户的购买历史，性别，年龄，兴趣等对客户进行细分的技术。获取此信息非常有用，以便商店可以在个性化营销方面获得帮助，并为客户提供相关的信息交易。在该项目的帮助下，公司可以运行特定于用户的活动并提供特定于用户的报价，而不是向所有用户广播相同的报价。

数据集：客户细分数据集

https://drive.google.com/file/d/19BOhwz52NUY3dg8XErVYglctpr5sjTy4/view

源代码：客户细分项目

https://data-flair.training/blogs/r-data-science-project-customer-segmentation/

在机器学习项目创意文章的下一部分，我们将为内行人士介绍一些高级项目创意。

高级机器学习项目

1.使用机器学习进行情感分析

项目构想：情感分析是分析用户情感的过程。我们可以将他们的情绪分为正面，负面或中性。了解如何进行情感分析是一个很棒的项目，并且如今已被广泛使用。这是最受欢迎的机器学习项目之一。其背后的原因是每家公司都试图了解客户的情绪，如果客户满意，他们会留下来。该项目可能显示出减少客户流失的途径。

数据集：情感分析数据集

http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/

源代码：情感分析项目

https://data-flair.training/blogs/data-science-r-sentiment-analysis-project/

2.安然调查项目

项目构想：安然公司（Enron）在2000年倒闭，但可提供数据进行调查。该数据库包含500,000名在公司工作的真实员工的电子邮件，因此数据对于执行数据分析非常有用，许多数据科学家都使用此数据集。

数据集：安然调查数据集

https://www.cs.cmu.edu/~enron/

3.语音情感识别机器学习项目

项目构想：这是最好的机器学习项目之一。语音情感识别系统使用音频数据。它以语音的一部分作为输入，然后确定说话者以何种情绪说话。我们可以识别出不同的情绪，例如快乐，悲伤，惊讶，生气等。该项目可能有助于在与呼叫中心通话期间识别客户情绪。

数据集：语音情感识别数据集

https://drive.google.com/file/d/1wWsrN2Ep7x6lWqOXfr4rpKGYrJhWc8z7/view

源代码：语音情感识别项目

https://data-flair.training/blogs/python-mini-project-speech-emotion-recognition/

4.抓非法捕鱼项目

项目构想：这是一个有趣的机器学习项目。海洋上有许多船，船，不可能手动跟踪每个人的活动。这将是一个了不起的项目，它可以通过卫星和地理位置数据识别非法偷猎动物并捕捞捕鱼活动。Global Fishing Watch免费提供实时数据，可用于构建系统。

数据集：捕捉非法捕鱼数据集

https://globalfishingwatch.org/map-and-data/

5.使用协同过滤的在线杂货推荐

项目构想：协作过滤是一项很棒的技术，可根据相似用户的反应来过滤出用户可能喜欢的项目。杂货店推荐系统将是一个使客户意识到自己想要的东西的好项目。

6.使用机器学习的电影推荐系统

项目构想：推荐系统无处不在，无论是在线购买应用程序，电影流媒体应用程序还是音乐流媒体。他们都根据目标客户推荐产品。电影推荐系统是增强你的作品集的绝佳项目。

数据集：电影推荐系统数据集

https://drive.google.com/file/d/1Dn1BZD3YxgBQJSIjbfNnmCFlDW2jdQGD/view

源代码：电影推荐系统项目

https://data-flair.training/blogs/data-science-r-movie-recommendation/

7.车牌自动识别系统

项目构想：该机器学习项目的目的是检测和识别车辆的牌照号，并读取印在牌照上的牌照号。这可能是用于安全扫描，流量监视等的良好应用程序。

源代码：自动车牌识别项目

https://techvidvan.com/tutorials/python-project-license-number-plate-recognition/

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https://data-flair.training/blogs/machine-learning-project-ideas/

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内容更新时间（UpDate）： 2023年03月05日 星期日