GoogleChrome浏览器怎么设置默认首页

电脑chrome打不开网页一般是配置出现错误，需要用户进行重新配置即可，具体方法如下：1、首先，进入浏览器，点击右上角三个点按钮。2、点击后，弹出列表，选择设置按钮。3、点击后，进入设置页面，点击默认浏览器。4、点击后，继续选择高级按钮。5、点击后进入高级菜单，下拉到底部，找到将设置还原为原始默认设置。6、最后，重启后即可打开网页。Google Chrome的功能：1、黑名单（Blacklists）Chrome会定期的下载更新两组黑名单（分别是防止网络钓鱼和恶意软件），并会在使用者试图浏览可能造成电脑损害的网站时予以警告。这项服务也可透过使用其他的免费自由应用程序界面（API）“GoogleSafe Browsing API” 来取得。2、JavaScript利用内置独立的JavaScript“V8”引擎来提高运行JavaScript的速度。3、DNS预先截取DNS预先截取是指“域名系统”预先截取。当浏览网页时，“Google Chrome”可查询或预先截取网页上所有连结的IP地址。4、GearsChrome包含了Google Gears，研发者可利用这项功能制作网页应用程式（web applications，包含离线支援）。5、多功能地址栏在每个标签页上方是被称作“Omnibox”的地址栏，是根据Opera地址栏而来的，Omnibox有自动完成的功能，但仅会针对手动输入的网址有效,此外还有搜索建议、上次浏览网页、热门网页（未浏览的）以及搜索记录。

地址栏输入chrome:version回车,复制"个人资料路径"后的地址到资源管理器,该路径下的Extensions文件夹即是扩展存放路径。

操作步骤如下：1、打开浏览器，打开右上角下拉菜单，找到点击打开设置选项：2、进入设置页面后在点击左上角的设置隐藏栏：3、下拉找到进入系统选项，点击打开：4、右侧窗口中打开代理设置：5、进入internet属性设置界面，选择连接，点击局域网设置，这里面设置代理服务器，将代理服务器下面的复选框选中，输入代理服务器的地址和端口，按下两个确定即可完成：6、设置完成，保存退出即可使用代理服务器上网了：

有一点点不一样吧~~文件上看 你下载的一个是安装包 一个是压缩包~~Chromium是蓝色图标 它是Chrome的试水版，如果某功能在Chromium试用反馈不错，说不定不久就会应用于Chrome的Dev版上。你输入chrome://flags/应该能看到一些试验性质的功能

小鹅通在chrom下载到本地步骤如下：1、打开Chrome浏览器，并访问小鹅通网站。2、找到想要下载的视频，右键点击视频，选择“检查”（或按下快捷键F12），进入Chrome的开发者工具界面。3、在开发者工具界面的顶部菜单栏中选择“Network”（或按下快捷键Ctrl+Shift+E）。这将显示所有与该页面相关的网络请求。4、点击播放视频，并在网络请求列表中找到视频文件的请求。它通常以“.m3u8”或“.mp4”格式结尾。5、右键点击该请求，选择“Copy”->“Copylinkaddress”。6、新开一个标签页，粘贴复制的URL并打开，此时会弹出一个M3U8播放器。7、该M3U8播放器上的视频文件地址即为该视频的真实地址，右键点击该地址选择“另存为”即可将视频保存到本地。

前者为闭源浏览器，后者为开源浏览器 前者的内核版本总低于后者 Chrome背后的浏览器引擎是Chrommium 新功能总是先出现在Chromium，后出现在Chrome Google Chrome，又称Google浏览器，是一个由Google（谷歌）公司开发的网页浏览器。该浏览器是基...

额，webkit框架是chromium内核他爹，chromium是chrome他爹，所谓以chrome是webkit它孙子[:01:]

直接用肯定不行 你可以找类似功能扩展代替啊

可以设置广告拦截插件来组织广告弹出。操作方法：1、首先打开chrome浏览器并点击右上角菜单栏中的“设置”选项。2、打开设置页面后点击左侧导航栏中的“扩展程序”按钮或者直接在首页菜单栏中点击“扩展程序”。3、打开后找到需要的广告拦截插件，例如广告终结者。4、将其添加到插件中，可以看到显示“已启用”则设置成功。

你也是集装箱？有代码了么？同求。。跪求。。

谷歌浏览器CHROME添加信任站点的方法如下：一、打开谷歌浏览器，找到右上角的“自定义及控制”一项，如图所示符号，点击进入。二、进入自定义及控制后，找到“设置”一项，点击进入。三、进入设置后，找到“高级”一项，点击进入。四、进入高级后，找到“内容设置”一项，点击进入。五、进入内容设置后，找到“Cookie”一项，点击进入。六、进入Cookie后，找到“允许”一项，点击该项后面的“添加”进入。七、进入添加后，输入信任的站点，然后点击添加就完成了。

系统紊乱，操作被远程控制。1、vue出现系统紊乱在chrom中销毁当前页面这种情况，需要进行重新启动。2、操作被远程控制也会出现该种情况。

　　尊敬的用户，您好！很高兴为您答疑。　　这是因为火狐浏览器的websocket默认处于关闭状态，您需要在地址栏输入about:config进入控制台后，开启websocket相关项目后方可使用。　　希望我的回答对您有所帮助，如有疑问，欢迎继续咨询我们。

103版本chrom跨域设置步骤如下。1、在电脑上新建一个目录(任意位置)例如C：MyChromeDevUserData。2、右键点击谷歌浏览器，选择属性。3、在目标输入框尾部加上--disable-web-security--user-data-dir=C：MyChromeDevUserData注意。4、两个--前面都是有空格的。

chrome可以不装在C盘里。chrome不装在C盘里的步骤如下：1、首先下载谷歌浏览器，点击安装。2、安装好之后鼠标移到谷歌浏览器快捷方式上，点击鼠标右键，点击【属性】选项。3、找到起始位置，可以看到默认安装在c盘，复制起始位置，打开安装目录。4、把安装目录下所有文件剪切到要安装的盘里，这里以安装到D盘为例。5、然后粘贴到D盘里面。6、最后把创建的谷歌浏览器快捷方式，剪切到桌面上，点击就可以正常使用谷歌浏览器了，并且是安装在D盘的。

1、将产品压缩包进行解压并存放在电脑的本地（要记住解压后文件的存放路径）。2、将谷歌浏览器打开，按如下操作进行。3、打开之后，在“开发模式”前打勾，然后点击“加载已解压的扩展程序”。4、此时会出现下面的选择框，第一步选择刚才解压的目标文件夹，第二步点击确定。5、将【已启用】打勾。6、此时浏览器地址栏旁边就会出现一个小图标。操作到此步骤，部署已经完毕。7、接着就可以随意进行浏览器分屏。

原因：cookie被禁用造成的。1、首先打开电脑上的安全应用程序，点击打开界面中右下角的“人工服务”选项。2、然后在弹出来的窗口中点击搜索框，输入“浏览器显示Cookie被禁止”，按下enter键确定。3、然后在弹出来的窗口中点击选择问题后面的“立即修复”选项。4、然后在弹出来的窗口中，等待显示修复完成，这样就可以了。

谷歌浏览器怎么关闭允许登录Chrome？茶叶卤蛋8号关注谷歌浏览器怎么关闭允许登录Chrome？品牌型号：苹果SE2系统版本：ios15软件版本：谷歌浏览器103.0.5060.63方法/步骤分步阅读1/4首先，打开谷歌浏览器，然后点击右下角的三点图标，2/4在弹出来的选项里面，点击设置3/4然后，点击google服务，4/4最后，找到允许登录Chrome，点击关闭就行了

首先先将扩展的插件下载到电脑本地目录中，然后在谷歌浏览器的扩展管理页面中添加此插件。这样就能在GoogleChrome浏览器中开启扩展功能，具体操作请参照以下步骤。1、首先在网上找到需要使用的插件文件，然后将文件下载到电脑中。2、然后在浏览器的菜单界面中，依次点击“工具/扩展程序”选项打开扩展管理页面。3、然后打开插件所在的文件夹，将插件的安装包拖到扩展管理页面中。4、然后弹出一个对话框，然后点击“添加扩展程序”按钮。5、完成以上设置后，即可在GoogleChrome浏览器中开启扩展功能。

Chrome浏览器降回旧版本，只能通过重新下载安装的方式来解决，具体的操作如下：1、首先在百度上搜索Chrome浏览器，然后在出现的网页中点击下载：2、进入到新的网页之后，点击页面上的下载按钮：3、下载好之后，浏览器就会自动打开：4、此时点击浏览器右上角的设置按钮：5、最后，将浏览器的搜索引擎改为百度搜索，这样浏览器的安装过程就已经结束了：

1、首先打开chrome浏览器，点击右上角的设置图标，点击进入设置：2、进入后下滑找到主题背景选项，点击进入主题背景：3、之后会弹出窗口，进入chrome商店，选择chrome默认发布的背景色主题：4、这里选择slate这款背景主题，点击主题进入设置界面：5、点击添加至chrome按钮，添加主题到chrome浏览器：6、等待片刻就会切换成该主题背景了：

1、未正确安装ChromScope：在安装ChromScope的过程中，会出现程序未成功安装或缺少某些必需的程序文件等问题，进而导致ChromScope无法正常启动或者在运行过程中出现异常。2、更新的Bug：在软件更新的过程中，会出现程序存在某些bug（程序错误）的情况，导致ChromScope在一些特定的操作或使用条件下会产生错误或崩溃等问题。3、未正确加载或使用数据：ChromScope需要正确加载并使用与实验相对应的数据，否则会出现分析错误或者无法完成分析的情况。

1、现在chrome更新到69版本后UI变成这副模样，2、首先打开浏览器在地址栏输入chrome://flags/#top-chrome-md，3、然后将default改为normal，4、完成后chrome提示重启，点击右下角重启，5、重启后chrome就回到以前旧版本的IU了，完成。

1、打开浏览器之后点击左上角“打开菜单”的标志：2、之后会弹出下拉选项，选择"选项/设置"：3、默认进入新页面“基本设置”：4、我们在点击基本设置下两个的“标签设置”：5、在“点击链接打开新标签时，总是切换到新标签页”前面打上钩就可以了,会弹出“设置保存成功”。页面关掉重新打开试试，看，已经OK了。

您想问的是chrome不显示高级设置吗？不显示。chrome中默认是不显示高级设置的，防止用户在使用时由于误操作更改了某些重要的设置，可以手动按F11打开高级设置。chrome浏览器是一款快速，简单且安全的Web网络浏览器，能很好地满足新型网站对浏览器的要求。

什么都会损坏硬件 你开机就伤硬件了 难道就不开了吗

程序：1、未经遗传算法优化的BP神经网络建模clear;clc;%%%%%%%%%%%%%输入参数%%%%%%%%%%%%%%N=2000; %数据总个数M=1500; %训练数据%%%%%%%%%%%%%训练数据%%%%%%%%%%%%%%for i=1:N input(i,1)=-5+rand*10; input(i,2)=-5+rand*10;endoutput=input(:,1).^2+input(:,2).^2;save data input outputload data.mat%从1到N随机排序k=rand(1,N);[m,n]=sort(k);%找出训练数据和预测数据input_train=input(n(1:M),:)";output_train=output(n(1:M),:)";input_test=input(n((M+1):N),:)";output_test=output(n((M+1):N),:)";%数据归一化[inputn,inputs]=mapminmax(input_train);[outputn,outputs]=mapminmax(output_train);%构建BP神经网络net=newff(inputn,outputn,5);net.trainParam.epochs=100;net.trainParam.lr=0.1;net.trainParam.goal=0.0000004;%BP神经网络训练net=train(net,inputn,outputn);%测试样本归一化inputn_test=mapminmax("apply",input_test,inputs);%BP神经网络预测an=sim(net,inputn_test);%%网络得到数据反归一化BPoutput=mapminmax("reverse",an,outputs);figure(1)%plot(BPoutput,":og");scatter(1:(N-M),BPoutput,"rx");hold on;%plot(output_test,"-*");scatter(1:(N-M),output_test,"o");legend("预测输出","期望输出","fontsize",12);title("BP网络预测输出","fontsize",12);xlabel("样本","fontsize",12);xlabel("优化前输出的误差","fontsize",12);figure(2)error=BPoutput-output_test;plot(1:(N-M),error);xlabel("样本","fontsize",12);ylabel("优化前输出的误差","fontsize",12);%save net net inputs outputs2、遗传算法优化的BP神经网络建模（1）主程序%清空环境变量clcclear%读取数据load data.mat%节点个数inputnum=2;hiddennum=5;outputnum=1;%训练数据和预测数据input_train=input(1:1500,:)";input_test=input(1501:2000,:)";output_train=output(1:1500)";output_test=output(1501:2000)";%选连样本输入输出数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);%构建网络net=newff(inputn,outputn,hiddennum);%% 遗传算法参数初始化maxgen=10; %进化代数，即迭代次数sizepop=30; %种群规模pcross=[0.3]; %交叉概率选择，0和1之间pmutation=[0.1]; %变异概率选择，0和1之间%节点总数numsum=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum;lenchrom=ones(1,numsum); bound=[-3*ones(numsum,1) 3*ones(numsum,1)]; %数据范围%------------------------------------------------------种群初始化------------------------------%--------------------------individuals=struct("fitness",zeros(1,sizepop), "chrom",[]); %将种群信息定义为一个结构体%avgfitness=[]; %每一代种群的平均适应度bestfitness=[]; %每一代种群的最佳适应度bestchrom=[]; %适应度最好的染色体%初始化种群for i=1:sizepop %随机产生一个种群 individuals.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound); %编码 x=individuals.chrom(i,:); %计算适应度 individuals.fitness(i)=fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn); %染色体的适应度end%找最好的染色体[bestfitness bestindex]=min(individuals.fitness);bestchrom=individuals.chrom(bestindex,:); %最好的染色体%avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop; %染色体的平均适应度% 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度%trace=[avgfitness bestfitness];%% 迭代求解最佳初始阀值和权值% 进化开始for i=1:maxgen i % 选择 individuals=Select(individuals,sizepop); % avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop; %交叉 individuals.chrom=Cross(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,bound); % 变异 individuals.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,i,maxgen,bound); % 计算适应度 for j=1:sizepop x=individuals.chrom(j,:); %解码 individuals.fitness(j)=fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn); end %找到最小和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置 [newbestfitness,newbestindex]=min(individuals.fitness); [worestfitness,worestindex]=max(individuals.fitness); % 代替上一次进化中最好的染色体 if bestfitness>newbestfitness bestfitness=newbestfitness; bestchrom=individuals.chrom(newbestindex,:); end individuals.chrom(worestindex,:)=bestchrom; individuals.fitness(worestindex)=bestfitness; %avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop; % trace=[trace;avgfitness bestfitness]; %记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度end%% 遗传算法结果分析 %figure(3)%[r c]=size(trace);%plot([1:r]",trace(:,2),"b--");%title(["适应度曲线 " "终止代数＝" num2str(maxgen)]);%xlabel("进化代数");ylabel("适应度");%legend("平均适应度","最佳适应度");disp("适应度 变量");x=bestchrom;%% 把最优初始阀值权值赋予网络预测% %用遗传算法优化的BP网络进行值预测w1=x(1:inputnum*hiddennum);B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum);B2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum);net.iw{1,1}=reshape(w1,hiddennum,inputnum);net.lw{2,1}=reshape(w2,outputnum,hiddennum);net.b{1}=reshape(B1,hiddennum,1);net.b{2}=B2;%% BP网络训练%网络进化参数net.trainParam.epochs=100;net.trainParam.lr=0.1;%net.trainParam.goal=0.00001;%网络训练[net,per2]=train(net,inputn,outputn);%% BP网络预测%数据归一化inputn_test=mapminmax("apply",input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test);test_simu=mapminmax("reverse",an,outputps);error=test_simu-output_test;%figure(4);hold on;plot(1:500,error,"r");legend("优化前的误差","优化后的误差","fontsize",12)(2)编码子程序code.mfunction ret=Code(lenchrom,bound)%本函数将变量编码成染色体，用于随机初始化一个种群% lenchrom input : 染色体长度% bound input : 变量的取值范围% ret output: 染色体的编码值flag=0;while flag==0 pick=rand(1,length(lenchrom)); ret=bound(:,1)"+(bound(:,2)-bound(:,1))".*pick; %线性插值，编码结果以实数向量存入ret中 flag=test(lenchrom,bound,ret); %检验染色体的可行性end(3)适应度函数fun.mfunction error = fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn)%该函数用来计算适应度值%x input 个体%inputnum input 输入层节点数%outputnum input 隐含层节点数%net input 网络%inputn input 训练输入数据%outputn input 训练输出数据%error output 个体适应度值%提取w1=x(1:inputnum*hiddennum);B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum);B2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum);net=newff(inputn,outputn,hiddennum);%网络进化参数net.trainParam.epochs=20;net.trainParam.lr=0.1;net.trainParam.goal=0.00001;net.trainParam.show=100;net.trainParam.showWindow=0;%网络权值赋值net.iw{1,1}=reshape(w1,hiddennum,inputnum);net.lw{2,1}=reshape(w2,outputnum,hiddennum);net.b{1}=reshape(B1,hiddennum,1);net.b{2}=B2;%网络训练net=train(net,inputn,outputn);an=sim(net,inputn);error=sum(abs(an-outputn));(4)选择操作Select.mfunction ret=select(individuals,sizepop)% 该函数用于进行选择操作% individuals input 种群信息% sizepop input 种群规模% ret output 选择后的新种群%求适应度值倒数 [a bestch]=min(individuals.fitness);%b=individuals.chrom(bestch);%c=individuals.fitness(bestch);fitness1=10./individuals.fitness; %individuals.fitness为个体适应度值%个体选择概率sumfitness=sum(fitness1);sumf=fitness1./sumfitness;%采用轮盘赌法选择新个体index=[];for i=1:sizepop %sizepop为种群数 pick=rand; while pick==0 pick=rand; end for i=1:sizepop pick=pick-sumf(i); if pick<0 index=[index i]; break; end endend%index=[index bestch];%新种群individuals.chrom=individuals.chrom(index,:); %individuals.chrom为种群中个体individuals.fitness=individuals.fitness(index);%individuals.chrom=[individuals.chrom;b];%individuals.fitness=[individuals.fitness;c];ret=individuals;(5)交叉操作cross.mfunction ret=Cross(pcross,lenchrom,chrom,sizepop,bound)%本函数完成交叉操作% pcorss input : 交叉概率% lenchrom input : 染色体的长度% chrom input : 染色体群% sizepop input : 种群规模% ret output : 交叉后的染色体 for i=1:sizepop %每一轮for循环中，可能会进行一次交叉操作，染色体是随机选择的，交叉位置也是随机选择的，%但该轮for循环中是否进行交叉操作则由交叉概率决定（continue控制） % 随机选择两个染色体进行交叉 pick=rand(1,2); while prod(pick)==0 pick=rand(1,2); end index=ceil(pick.*sizepop); % 交叉概率决定是否进行交叉 pick=rand; while pick==0 pick=rand; end if pick>pcross continue; end flag=0; while flag==0 % 随机选择交叉位 pick=rand; while pick==0 pick=rand; end pos=ceil(pick.*sum(lenchrom)); %随机选择进行交叉的位置，即选择第几个变量进行交叉，注意：两个染色体交叉的位置相同 pick=rand; %交叉开始 v1=chrom(index(1),pos); v2=chrom(index(2),pos); chrom(index(1),pos)=pick*v2+(1-pick)*v1; chrom(index(2),pos)=pick*v1+(1-pick)*v2; %交叉结束 flag1=test(lenchrom,bound,chrom(index(1),:)); %检验染色体1的可行性 flag2=test(lenchrom,bound,chrom(index(2),:)); %检验染色体2的可行性 if flag1*flag2==0 flag=0; else flag=1; end %如果两个染色体不是都可行，则重新交叉 end endret=chrom;(6)变异操作Mutation.mfunction ret=Mutation(pmutation,lenchrom,chrom,sizepop,num,maxgen,bound)% 本函数完成变异操作% pcorss input : 变异概率% lenchrom input : 染色体长度% chrom input : 染色体群% sizepop input : 种群规模% opts input : 变异方法的选择% pop input : 当前种群的进化代数和最大的进化代数信息% bound input : 每个个体的上届和下届% maxgen input ：最大迭代次数% num input : 当前迭代次数% ret output : 变异后的染色体for i=1:sizepop %每一轮for循环中，可能会进行一次变异操作，染色体是随机选择的，变异位置也是随机选择的， %但该轮for循环中是否进行变异操作则由变异概率决定（continue控制） % 随机选择一个染色体进行变异 pick=rand; while pick==0 pick=rand; end index=ceil(pick*sizepop); % 变异概率决定该轮循环是否进行变异 pick=rand; if pick>pmutation continue; end flag=0; while flag==0 % 变异位置 pick=rand; while pick==0 pick=rand; end pos=ceil(pick*sum(lenchrom)); %随机选择了染色体变异的位置，即选择了第pos个变量进行变异 pick=rand; %变异开始 fg=(rand*(1-num/maxgen))^2; if pick>0.5 chrom(i,pos)=chrom(i,pos)+(bound(pos,2)-chrom(i,pos))*fg; else chrom(i,pos)=chrom(i,pos)-(chrom(i,pos)-bound(pos,1))*fg; end %变异结束 flag=test(lenchrom,bound,chrom(i,:)); %检验染色体的可行性 endendret=chrom;

可以这样尝试下。把下面链接到的在线安装程序【官方】下载到本地后运行即可https://dl.google.com/tag/s/appguid%3D%7B8A69D345-D564-463C-AFF1-A69D9E530F96%7D%26iid%3D%7B9F9DE421-7B92-4F92-0897-A2D2ECFA2E62%7D%26lang%3Dzh-CN%26browser%3D4%26usagestats%3D0%26appname%3DChrome%2520%25E6%25B5%258F%25E8%25A7%2588%25E5%2599%25A8%26needsadmin%3Dfalse%26brand%3DCHMI%26installdataindex%3Dhomepagepromo/update2/installers/ChromeSetup.exe或者直接下载安装包（不推荐）：百度旗下站点天空软件站http://www.skycn.com/soft/48168.html

铬读作gè。铬(Chromium)，化学符号Cr，原子序数为24，在元素周期表中属 ⅥB族。元素名来自于希腊文，原意为“颜色”，因为铬的化合物都有颜色。单质为钢灰色金属，是自然界硬度最大的金属。铬在地壳中的含量为0.01%，居第17位。呈游离态的自然铬极其罕见，主要存在于铬铅矿中。相关信息：铬是1797年法国化学家沃克兰从当时称为红色西伯利亚矿石中发现的。早在1766年，在俄罗斯圣彼得堡任化学教授的德国的列曼曾经分析了它，确定其中含有铅。1798年沃克兰给他找到的这种灰色针状金属命名为chrom，来自希腊文chroma（颜色）。由此得到铬的拉丁名称chromium和元素符号Cr。差不多在同一个时期里，克拉普罗特也从铬铅矿中独立发现了铬。以上内容参考：百度百科-铬

Chrome的隐身模式、about命令和快捷组合功能http://www.chromi.org/archives/12136希望帮到你~~

荣耀pad下载chromw步骤如下：1、首先我们要在平板上下载一个谷歌的服务助手，下载完成之后，我们将它安装在我们的平板上面。2、描述然后我们需要挂VPN，就是我们的平板上面需要连接一个外网，我们才可以继续操作。3、然后我们进入我们下载好的谷歌服务助手，点进去，我们按照提示一直的操做下去，就可以了。4、我们按照步骤下载好了安装完成之后，就可以使用GooglePlay了，但是这个时候我们需要把外网关掉。

1、红苋菜、绿苋菜、空心菜、紫菜、海带、胡萝卜、香菇含铬最多，此外含钾高的食物还有全谷类、小麦肧芽、各类调味乳奶、鹅肉、沙丁鱼、香蕉、蕃茄、硬柿、芭楽、龙眼、香瓜、枣子、橙子、芒果等。 2、铬是化学符号Cr，原子序数为24，在元素周期表中属 ⅥB族。元素名来自于希腊文，原意为颜色，因为铬的化合物都有颜色。单质为钢灰色金属，是自然界硬度最大的金属。铬在地壳中的含量为0.01%，居第17位。呈游离态的自然铬极其罕见，主要存在于铬铅矿中。铬是1797年法国化学家沃克兰从当时称为红色西伯利亚矿石中发现的。早在1766年，在俄罗斯圣彼得堡任化学教授的德国的列曼曾经分析了它，确定其中含有铅。1798年沃克兰给他找到的这种灰色针状金属命名为chrom，来自希腊文chroma（颜色）。由此得到铬的拉丁名称chromium和元素符号Cr。差不多在同一个时期里，克拉普罗特也从铬铅矿中独立发现了铬。

会用模拟退火，那么下面这段代码你该懂的~functiondrawpath(chrom,x)%%画路径函数%输入%chrom待画路径%x各城市坐标位置r=[chrom(1,:)chrom(1,1)];%一个随机解(个体)figure;holdonplot(x(:,1),x(:,2),"o","color",[0.5,0.5,0.5])plot(x(chrom(1,1),1),x(chrom(1,1),2),"rv","markersize",20)fori=1:size(x,1)text(x(i,1)+0.05,x(i,2)+0.05,num2str(i),"color",[1,0,0]);enda=x(r,:);row=size(a,1);fori=2:row[arrowx,arrowy]=dsxy2figxy(gca,a(i-1:i,1),a(i-1:i,2));%坐标转换annotation("textarrow",arrowx,arrowy,"headwidth",8,"color",[0,0,1]);endholdoffxlabel("横坐标")ylabel("纵坐标")title("轨迹图")boxon

改hosts不能完全解决运营商店的问题，只能够减少这种状况的发生另外如果你的hosts不是最新的话，反而会加剧这种状况的发生，因为hosts里的某些内容是有时效性的，容易失效所以一般解决办法是：使用最新的hosts，进应用商店，找到自己想用的扩展，但不直接在那儿安装，而是使用第三方工具or网站来离线这些扩展。（脑补一下：在应用商店，想要安装扩展的话，只能在线安装，容易出现第一个图中的现象，因为有干扰。而用第三方来离线的话，我们能够直接下到这个扩展的crx文件，自己手动离线安装，这样就不会出现图中所示现象）具体已私信

2018年12月5日 如果浏览器没有调起来,并提示以下错误:selenium.common.exceptions.WebDriverException: Message: "chromedriver" executable needs to be in PATH。 按字面意...

额 这个东西吗!js插件,额,你这问题问的好不....!你可以详细的描述一下你的问题.就你目前的提问来说,我回答你js是一种能在浏览器中运行的编程语言,不是插件!完毕.

打开chrome显示outofmemory是一个程序员常见的错误类型。OutOfMemory（内存溢出）是一个程序员常见的错误类型，首先先确定是不是开启的程序太多，导致内存不足，我们可以打开任务管理器，把占用内存过多的应用关闭，或者直接重启电脑试试。GoogleChrome是由Google公司开发的免费网页浏览器，该浏览器基于其他开源软件撰写，包括AppleWebKit和MozillaFirefox。

一开始的矩阵A是什么类型的？如果是double的话，使用如下代码。如果不是再追问我哦~ A = reshape(A", 8, 8, 100); A = sum(A, 3); H = H

你把c语言的程序用matlab运行？？放弃吧 。

卸载时如果选择保留数据的话，重装后还是会有的。

我给你一个标准遗传算法程序供你参考：该程序是遗传算法优化BP神经网络函数极值寻优：%% 该代码为基于神经网络遗传算法的系统极值寻优%% 清空环境变量clcclear%% 初始化遗传算法参数%初始化参数maxgen=100; %进化代数，即迭代次数sizepop=20; %种群规模pcross=[0.4]; %交叉概率选择，0和1之间pmutation=[0.2]; %变异概率选择，0和1之间lenchrom=[1 1]; %每个变量的字串长度，如果是浮点变量，则长度都为1bound=[-5 5;-5 5]; %数据范围individuals=struct("fitness",zeros(1,sizepop), "chrom",[]); %将种群信息定义为一个结构体avgfitness=[]; %每一代种群的平均适应度bestfitness=[]; %每一代种群的最佳适应度bestchrom=[]; %适应度最好的染色体%% 初始化种群计算适应度值% 初始化种群for i=1:sizepop%随机产生一个种群individuals.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound); x=individuals.chrom(i,:);%计算适应度individuals.fitness(i)=fun(x); %染色体的适应度end%找最好的染色体[bestfitness bestindex]=min(individuals.fitness);bestchrom=individuals.chrom(bestindex,:); %最好的染色体avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop; %染色体的平均适应度% 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度trace=[avgfitness bestfitness]; %% 迭代寻优% 进化开始for i=1:maxgeni% 选择individuals=Select(individuals,sizepop); avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;%交叉individuals.chrom=Cross(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,bound);% 变异individuals.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,[i maxgen],bound);% 计算适应度 for j=1:sizepopx=individuals.chrom(j,:); %解码individuals.fitness(j)=fun(x); end%找到最小和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置[newbestfitness,newbestindex]=min(individuals.fitness);[worestfitness,worestindex]=max(individuals.fitness);% 代替上一次进化中最好的染色体if bestfitness>newbestfitnessbestfitness=newbestfitness;bestchrom=individuals.chrom(newbestindex,:);endindividuals.chrom(worestindex,:)=bestchrom;individuals.fitness(worestindex)=bestfitness;avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;trace=[trace;avgfitness bestfitness]; %记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度end%进化结束%% 结果分析[r c]=size(trace);plot([1:r]",trace(:,2),"r-");title("适应度曲线","fontsize",12);xlabel("进化代数","fontsize",12);ylabel("适应度","fontsize",12);axis([0,100,0,1])disp("适应度 变量");x=bestchrom;% 窗口显示disp([bestfitness x]);

解决方法：让铬娘喝福言节

利用“模型概述表”中的“修正的R方”来检验，该值越接近1越好。

clcclear%初始化参数maxgen=100; %进化代数，即迭代次数sizepop=20; %种群规模pcross=[0.4]; %交叉概率选择，0和1之间pmutation=[0.2]; %变异概率选择，0和1之间lenchrom=[1 1]; %每个变量的字串长度，如果是浮点变量，则长度都为1bound=[-5 5;-5 5]; %数据范围individuals=struct("fitness",zeros(1,sizepop), "chrom",[]); %将种群信息定义为一个结构体avgfitness=[]; %每一代种群的平均适应度bestfitness=[]; %每一代种群的最佳适应度bestchrom=[]; %适应度最好的染色体%%%%%%%%%初始化种群计算适应度值%%%%%%%%% 初始化种群for i=1:sizepop %随机产生一个种群 individuals.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound); x=individuals.chrom(i,:); %计算适应度 individuals.fitness(i)=fun(x); %染色体的适应度end%找最好的染色体[bestfitness bestindex]=min(individuals.fitness);bestchrom=individuals.chrom(bestindex,:); %最好的染色体avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop; %染色体的平均适应度% 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度trace=[avgfitness bestfitness];%%%%%%%迭代寻优%%%%%% 进化开始for i=1:maxgen i % 选择 individuals=Select(individuals,sizepop); avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop; %交叉 individuals.chrom=Cross(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,bound); % 变异 individuals.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,[i maxgen],bound); % 计算适应度 for j=1:sizepop x=individuals.chrom(j,:); %解码 individuals.fitness(j)=fun(x); end %找到最小和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置 [newbestfitness,newbestindex]=min(individuals.fitness); [worestfitness,worestindex]=max(individuals.fitness); % 代替上一次进化中最好的染色体 if bestfitness>newbestfitness bestfitness=newbestfitness; bestchrom=individuals.chrom(newbestindex,:); end individuals.chrom(worestindex,:)=bestchrom; individuals.fitness(worestindex)=bestfitness; avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop; trace=[trace;avgfitness bestfitness]; %记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度end%进化结束%%%%%%%%结果分析[r c]=size(trace);plot([1:r]",trace(:,2),"r-");title(["适应度曲线 " "终止代数＝" num2str(maxgen)]);xlabel("进化代数");ylabel("适应度");disp("适应度 变量");x=bestchrom;% 窗口显示disp([bestfitness x]);

1、matpower自带的好像没有"case14test1"这样一个用例吧？2、既然把x作为参数传递到函数loss，就没必要定义成全局变量了。3、参数传递到loss函数后，并没有以任何方式使用它啊？那也就意味着函数值与x无关，当然没法进行优化了。

我给你一个标准遗传算法程序供你参考：该程序是遗传算法优化BP神经网络函数极值寻优：%% 该代码为基于神经网络遗传算法的系统极值寻优%% 清空环境变量clcclear%% 初始化遗传算法参数%初始化参数maxgen=100; %进化代数，即迭代次数sizepop=20; %种群规模pcross=[0.4]; %交叉概率选择，0和1之间pmutation=[0.2]; %变异概率选择，0和1之间lenchrom=[1 1]; %每个变量的字串长度，如果是浮点变量，则长度都为1bound=[-5 5;-5 5]; %数据范围individuals=struct("fitness",zeros(1,sizepop), "chrom",[]); %将种群信息定义为一个结构体avgfitness=[]; %每一代种群的平均适应度bestfitness=[]; %每一代种群的最佳适应度bestchrom=[]; %适应度最好的染色体%% 初始化种群计算适应度值% 初始化种群for i=1:sizepop%随机产生一个种群individuals.chrom(i,:)=Code(lenchrom,bound); x=individuals.chrom(i,:);%计算适应度individuals.fitness(i)=fun(x); %染色体的适应度end%找最好的染色体[bestfitness bestindex]=min(individuals.fitness);bestchrom=individuals.chrom(bestindex,:); %最好的染色体avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop; %染色体的平均适应度% 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度trace=[avgfitness bestfitness]; %% 迭代寻优% 进化开始for i=1:maxgeni% 选择individuals=Select(individuals,sizepop); avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;%交叉individuals.chrom=Cross(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,bound);% 变异individuals.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,[i maxgen],bound);% 计算适应度 for j=1:sizepopx=individuals.chrom(j,:); %解码individuals.fitness(j)=fun(x); end%找到最小和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置[newbestfitness,newbestindex]=min(individuals.fitness);[worestfitness,worestindex]=max(individuals.fitness);% 代替上一次进化中最好的染色体if bestfitness>newbestfitnessbestfitness=newbestfitness;bestchrom=individuals.chrom(newbestindex,:);endindividuals.chrom(worestindex,:)=bestchrom;individuals.fitness(worestindex)=bestfitness;avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;trace=[trace;avgfitness bestfitness]; %记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度end%进化结束%% 结果分析[r c]=size(trace);plot([1:r]",trace(:,2),"r-");title("适应度曲线","fontsize",12);xlabel("进化代数","fontsize",12);ylabel("适应度","fontsize",12);axis([0,100,0,1])disp("适应度 变量");x=bestchrom;% 窗口显示disp([bestfitness x]);

那就飞IE核心浏览器

不要使用屏变参数

clcclear allclose all%% 画出函数图figure(1);lbx=0;ubx=8; %函数自变量x范围【0,8】lby=0;uby=8; %函数自变量y范围【0,8】ezmesh("sin(pi*x)/(pi*x)*sin(pi*y)/(pi*y)",[lbx,ubx,lby,uby],50); %画出函数曲线hold on;%% 定义遗传算法参数NIND=40; %个体数目MAXGEN=50; %最大遗传代数PRECI=20; %变量的二进制位数GGAP=0.95; %代沟px=0.7; %交叉概率pm=0.01; %变异概率trace=zeros(3,MAXGEN); %寻优结果的初始值FieldD=[PRECI PRECI;lbx lby;ubx uby;1 1;0 0;1 1;1 1]; %区域描述器Chrom=crtbp(NIND,PRECI*2); %初始种群%% 优化gen=0; %代计数器XY=bs2rv(Chrom,FieldD); %计算初始种群的十进制转换X=XY(:,1);Y=XY(:,2);ObjV=sin(pi*x)/(pi*x)*sin(pi*y)/(pi*y); %计算目标函数值while gen<MAXGEN FitnV=ranking(-ObjV); %分配适应度值 SelCh=select("sus",Chrom,FitnV,GGAP); %选择 SelCh=recombin("xovsp",SelCh,px); %重组 SelCh=mut(SelCh,pm); %变异 XY=bs2rv(SelCh,FieldD); %子代个体的十进制转换 X=XY(:,1);Y=XY(:,2); ObjVSel=sin(pi*x)/(pi*x)*sin(pi*y)/(pi*y); %计算子代的目标函数值 [Chrom,ObjV]=reins(Chrom,SelCh,1,1,ObjV,ObjVSel); %重插入子代到父代，得到新种群 XY=bs2rv(Chrom,FieldD); gen=gen+1; %代计数器增加 %获取每代的最优解及其序号，Y为最优解,I为个体的序号 [Y,I]=max(ObjV); trace(1:2,gen)=XY(I,:); %记下每代的最优值 trace(3,gen)=Y; %记下每代的最优值endplot3(trace(1,:),trace(2,:),trace(3,:),"bo"); %画出每代的最优点grid on;plot3(XY(:,1),XY(:,2),ObjV,"bo"); %画出最后一代的种群hold off%% 画进化图figure(2);plot(1:MAXGEN,trace(3,:));grid onxlabel("遗传代数")ylabel("解的变化")title("进化过程")bestZ=trace(3,end);bestX=trace(1,end);bestY=trace(2,end);fprintf(["最优解: X=",num2str(bestX)," Y=",num2str(bestY)," Z=",num2str(bestZ)," "])

BED格式文件有3个基本列和9个可选的附加列 基本列 第一列：chrom，染色体号； 第二列：chromStart，在染色体上的起始位置，从0开始计数； 第三列：ChromEnd，在染色体上的终止位置。bed文件为左闭右开区间，当片段碱基为0-99时，记为“ChromStart=0,ChromEnd=100”。 附加列 第四列：name，行名； 第五列：score，基因组浏览器中显示的灰度设定值，介于0-1000之间，越大越黑； 第六列：正负链标记，“+”、“-”、“.”(no strand)； 第七列：thickStart，编码起始位置； 第八列：thickEnd，编码终止位置； 第九列：itemRgb-R,G,B，当 itemRgb 设置为“On”，行会显示颜色； 第十列：blockCount，外显子数量； 第十一列：BlockSizes，外显子大小列表，逗号分隔； 第十二列：blockStarts，外显子起始列表位置，逗号分隔，是与 chromStart 相对的一个位置。 增加两端长度 增加一端长度 链特异性影响 genomic features通常使用bed 或者gff文件表示，两者最基本的信息就是染色体或Contig的ID或编号、DNA的正负链信息以及在染色体上的起始和终止位置数值。两种文件的区别在于，BED文件中起始坐标为0，结束坐标至少是1，GFF中起始坐标是1而结束坐标至少是1。把BED转成对应的GFF格式（仅保留两者相同信息）