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现在的网络真的让有孩子的家长们很难放心，于是就想知道孩子们都用电脑和手机做了什么，上了哪些网站，玩了哪些游戏等等。或者家长们想控制孩子玩电脑的时间，让孩子只能打开指定的网站等。那么如何才能实现这些目的呢，如果你用的是Win10系统，就能使用“家庭安全”功能轻松掌握孩子使用电脑的情况。首先，你需要为孩子创建一个儿童帐户，之前已经分享过Win10创建儿童帐户的教程，这里不再赘述。进入“设置 - 帐户 - 家庭和其他人员”。如图：在“你的家庭”下即可看到创建的儿童帐户。点击下面的“在线管理家庭设置”链接打开微软网站的“你的家庭”设置页面。如图：在“孩子”帐户列表中即可看到已添加到“你的家庭”中的所有儿童帐户。在右侧展开“更多”，可以看到“Web 浏览，应用、游戏和媒体，在地图上查找”等选项。点击“Web浏览”打开设置页面。如图：把“阻止不合适的网站”设置为“开”。
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wps表格怎么样拆分单元格
你知道怎么在wps表格中拆分单元格吗?下面小编就为你介绍wps表格怎么样拆分单元格的方法啦! wps表格拆分单元格的方法： 1.如果要在wps表格中拆分单元格，单独单元格是不能拆分的，只有在合并了的基础上拆分单元格，选中要拆分的单元格——右键——设置单元格格式 2.在单元格格式中选择对齐——合并单元格，把合并单元格的勾去掉就可以了 3.确定后就把单元格拆分成原来的样子了
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word 2019中找不到Endnote X9的解决方案
在Windows 10操作系统上，最近安装了Office 2019，和最新的Endnote X9。无论如何重新安装，还是先后顺序安装，都无法在Word中加载Endnote X9。解决办法1.Word中加载末显示插件1.Word中文件选项卡——选项——加载项——最下方"转到"2.选中“Endnote”选项，可以去掉一些没用的加载项，点击确定。解决方法2.找不到Endnote加载项或加载不成功1.关闭所有Office软件和Endnote2.进入Endote文件夹C:\ProgramFiles(x86)\EndNoteX9，运行ConfigureEndNote.exe。3.单击开始——找到Word——右键“以管理员方式运行”，这样应该就成功了。
EndNote 如何导入EMBASE文献的方法
EndNote导入EMBASE文献的方法很简单，利用EMBASE导出文献，然后双击即可导入到EndNote。EMBASE是一个数据库，很多查询平台都可以查询EMBASE数据库的文件，除了 OVID 可以查询 EMBASE 数据库的文件外，www.embase.com 网也可以查询 EMBASE 数据库的文件。可能有一些对这些概念有些糊涂，反正当时我是这样，搞不清它们之间的关系和区别。关于它们之间的区别可以参阅这个：MEDLINE，EMBASE，PubMed，PMC，OVID的区别和联系如果利用 OVID 查询 EMBASE 的文献导入到 EndNote 的方法前面已说过，如果是在www.embase.com网查询的文献如果导入到 EndNote？其实也很简单。1、首先进入www.embase.com查询文献。2、得到查询结果，选择需要导出的文献。在右侧选择导出的文献数量。www.embase.com 一次性可以导出10000篇文献，这是在所有查询平台中最强的。然后选择「Export」3、选择导出类型，当然要选「RIS format (Reference Manager, Procite, EndNote)」了。
谷歌学术搜索.enw格式批量导入endnote的解决方法
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EndNote插入同一作者不同年代文献显示为(Author, year1, year2 )格式如何实现
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EndNote新版升级方法及注意事项
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如何利用PubReMiner汇总分析PubMed查询结果提高查询效率
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有些人可能认为综述很难写，如果是 SCI 综述的确不好些，需要这个研究领域的大牛，完全掌握了该研究的历史背景和方向才能写好。但是对于一般的综述，还是很好写的，尤其是使用 EndNote，写综述更是很简单。本文就说一下如何利用 EndNote 撰写综述。首先要确定自己的综述要写什么。这个可能导师会给一个方向，也可能是自己感兴趣的某一个研究。但是一个研究也会分成很多人内容，其中又有很多的详细研究。因此在写综述前一定要知道自己打算写哪些内容。如果不了解这个研究，可以先看一下相关的综述文章。这不仅可以了解研究大致脉络，而且将来自己写综述的时候也有很多帮助。了解了研究方向后，就需要查询相关的文献了。查询文献可以使用 PubMed 的高级搜索功能，但是我个人更推荐 PubReMiner，这样筛查 PubMed 文献来更方便。找到文献后就是开始阅读了，下面是如何利用 EndNote 撰写综述了。把查询到的所有文献全部导入到 EndNote 中，具体导入方法可以有很多，不了解如何导入的话可以看这里： EndNote 导入方法。分组
研究生如何阅读科技文献
作为研究生，平时肯定要大量阅读文献。但是对于新生来说，在阅读科技文献的时候可能存在着一些误区，或者不知道如何阅读科技文献。有的是所有文献都精读，一个字不落的全部仔仔细细看，生怕错过一些重要的信息，想当初我开始也是这样读的，把所有文献都一个字一个字的翻译成中文。相反另外有的人是所有文献都速读，浅尝则止。其实这两种情况都是不正确的。一篇科技文献拿到手，首先要速读。没有必要一字不落的全部看了，个别单词不知道意思也没有关系。首先看摘要，因为摘要是一篇文献的精华，把文献的所有内容都包括了。如果看摘要有用，那就快速阅读一下文献。我们知道英语句式中最重要的就是几个词，想当初我们考听力也是主要听这个几重要的词，其他的词突突的过去听不懂也没关系，只要抓住了重要的词汇，一般不会答错。速读也是这样，一个句子中只要抓住几个重要的词汇就行，抓住了这几个词汇这个句子基本就可以理解了。另外也没有必要一段一段的全部阅读，跳过几个段落也没有关系。比如材料和方法，在速读时看一下标题就可以。除了摘要，可以看看前言，因为这是一篇研究的来源，为什么要进行这个研究的交待。再看看结果，结果只看看下表格和图片，文字说明可以暂时不看。因为表格和图片最能反应研究结果。重要的是讨论，这是作者如何正反论证其结果正确与否部分。在讨论中可以了解到作者结果的合理性，另外还存在着哪些不足，这对研究设计会有许多帮助。因为有时我们在看作者在论证时，会发现这个研究的局限性，可以根据这个局限性我们进行补充性的研究。最后看看结论，如果觉着这个文献对自己有用，那就需要精读了。
Seaborn使用基础教程_数据分析工具Seaborn
Python作为常用的数据分析工具，在可视化工具上，有很多优秀的第三方库如matplotlib、seaborn、plotly、cufflinks、boken、pyecharts等。由于matplotlib绘制的图表大多数时候确实不太美观，且使用较古怪，seaborn对matplotlib进行了进一步的封装，它是matplotlib的一个高级API，使用方便。（相当于cufflinks封装了plotly一样）在数据科学竞赛及数据分析领域，matplotlib+seaborn依然是主流的配置，尽管plotly等对其有所冲击（看个人喜好吧）。运行pip install seaborn进行安装，Seaborn交互性极强，建议使用jupyter notebook作为IDE。（pip install jupyter安装，命令行jupyter notebook启动）import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df = sns.load_dataset('tips') df.head() 1 2 3 4 5 查看数据 tips数据集包含消费账单的大小、小费、性别、是否吸烟、星期几、时间、人数等。 图表 Seaborn的最大优点在于其提供了较为美观的各类图表，这也是为什么平时更多使用seaborn而不是matplotlib直接绘制的原因。plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=df, hue='day') # 散点图 # sns.stripplot(x='total_bill', y='tip', data=df, hue='day') # 分类散点图 # sns.swarmplot(x='total_bill', y='tip', data=df, hue='day') # 分簇散点图 1 2 3 4 x表示x轴所取数据的列名称 y表示y轴所取数据的列名称 data表示数据来源的dataframe height表示绘图大小 fit_reg表示是否显示拟合回归线，默认显示 hue表示是否显示第三个维度的嵌套信息，类似x和y那样指定，以不同颜色在二维图上区分。 简单绘制如下。 折线图 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.lineplot(x='total_bill', y='tip', data=df, size=6) 1 2 后面所有图标参数类似上面的散点图。 简单绘制如下。 条形图 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.barplot(x='size', y='tip', data=df) 1 2 参数同上。 简单绘制如下。 计数条形图 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.countplot(df['day']) 1 2 参数同上。 简单绘制如下。 核密度图 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.distplot(df['tip']) 1 2 参数同上。 简单绘制如下。 箱型图 plt.figure(figsize=(8, 4)) sns.boxplot(data=df) plt.figure(figsize=(8, 4)) sns.boxenplot(data=df) 1 2 3 4 参数同上。 简单绘制如下，增强箱型图显示更多分位数。 热度图 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.heatmap(df.corr()) 1 2 参数同上。 一般用于绘制相关系数矩阵，如下。 高级函数 针对数据可视化的不同目的，seaborn提供了relplot()，catplot()，displot()，lmplot()四大主要高级函数。plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.relplot(x='total_bill', y='tip', data=df, hue='day') 1 2 方便观察变量关系，默认散点图。 分类数据的分布图（categorical） plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.catplot(x='total_bill', y='day', data=df) 1 2 方便观察分类数据的分布情况。 数据集分布图（distribution） 方便对整个数据集有个初步了解。以及分散为另外几个函数。 回归线图（linear model） plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.lmplot(x='total_bill', y='tip', data=df, height=6, fit_reg=True, hue='day') 1 2 类似第一种，不过lmplot的data必须给出而relplot不需要，所以relplot是底层函数。 定制 Seaborn是基于matplotlib的封装，很多底层的定制仍然需要使用matplotlib定制，如label、lim等。
EndNote插入同一作者不同年代文献并改变为Author (year, year)格式
有时候可能在参考文献中引用同一作者2篇以上文献，并且这两篇文献就是年代并不一样，其他的作者排序一样，杂志一样，在引用这2篇文献时Author-Date格式或者APA格式EndNote插入的引文一般是(Author year, Author year )这种Output Style，但是我们想把作者的引文格式变为Author (year, year)，怎么修改？其实如果理解了EndNote插入作者（年代）格式即Author（Date）格式文献方法和EndNote仅修改一处引文格式为作者（年代）即Author（Date）的方法中的方法，再修改同一作者的2篇以上的文献就简单多了。现在以Author-Date这种Output Style格式为例说明一下。在插入两篇同一作者的引文后，依次选择「Edit & Manage Citation(s)」然后在「Formatting」中选择中第一篇文献，选择「Exclude Author」，对第二篇文献也是如此处理。但是此时少了作者Author，只有年代了。我想了不少方法，最后想想还是手动加上作者为最好的解决方法。如果您有更好的解决方法，可以共享出来大家一起分享。