STEP7-Microwin SMART软件彻底卸载详细步骤
2021-03-25 13:04:15 1.86MB STEP7-MICRO/WIN SMART 彻底卸载 具体步骤
本工程是VS2019的C++语言的,我在网上找了很多关于关闭线程的例子,都不能彻底关闭开着的线程,这个例子是个C++函数,我放到了MFC界面上,这样看着更直观,用的时候,直接把关闭线程的函数提取出来拿来用。。以前也找了C#版本的,但是C#版本的不行,怎么修改都关闭不干净。。。C++版本的既稳定,又能彻底关闭,推荐给大家!
2021-03-24 20:04:49 66.66MB VS2019 C++ 彻底关闭线程 灭掉所有线程
大家好 今天教大家“如何彻底清理C盘空间” 不知不觉电脑的C盘莫名其妙多了10多个G的空间 电脑运行速度越来越慢 实在是受不了了 就在找各种清理办法 找各种软件清理 发现效果并不大 最后终于找到办法了 把这多出的10多个G的空间找出来并且清理了 很多人也有这种经历吧 今天就把经验分享给大家 为了节省时间 我就不打字了 仔细看我操作 这是第一个地方 对照我的步骤操作 现在看第二个地方 把虚拟内存改到别的盘 现在看第三个地方 原来是保存到我的文档里 这个地方改到别的盘 能省不少空间 看到了吗 我已经迁移过来了 迁移过来以后把原来的文件删除就好 刚才这个是微信 现在看第四个地方 QQ 这两个地方 原来都是在C盘 改到别的盘 迁移完成之后 把原来的记录删掉 现在看第5个地方 旺旺 淘宝 这个地方改成别的盘 顺便说一句 第一个地方 大部分的清理软件都是针对清理第一个地方的 其实只要找到最根本的 那些清理软件根本就不需要了 总结来说 就是清理三大部分 万变不离其宗 1.清理系统临时文件 Windows更新的文件 Windows.old旧系统升级残留的文件等等这些系统的垃圾 2.虚拟内存 改到别的盘 占用别的盘空间 C盘的空间就节省下来了 3.各种聊天软件的聊天记录 接收的文件 全部从C盘迁移到别的盘 我只是演示 微信 QQ 淘宝 三个聊天软件 其他的聊天软件按照这个方法去清理 举一反三就行 大体就这些吧 只要思路清晰了 剩下的就不是问题了 教程结束 感谢大家的观看
2021-03-23 13:02:11 84.23MB 如何彻底清理C盘空间
office2010卸载不了怎么办?可以通过office2010卸载工具来解决! Microsoft Office 2010 客户端应用程序的 Microsoft Service Pack 卸载工具是一个命令行工具,可用来帮助您卸载 Office 2010 Service Pack 安装的客户端修补程序. 彻底删除office2010卸载工具(删除office系列)
2021-03-21 15:53:25 210KB 彻底删除 office2010
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普通MCU的电容式触摸按键设计方案
2021-03-21 12:04:28 1.78MB 电容式触摸按键
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操作失误未彻底删除谷歌浏览器,导致安装不了新的谷歌浏览器,删除原来的会报错,执行脚本删除注册表即可...
2021-03-18 10:08:04 698B 谷歌浏览器 注册表 删除
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包括R树的增删改查以及固有特性,包含例子讲解
2021-03-14 19:11:40 4.22MB RTree R树 索引
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VS2010 完整彻底卸载工具,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,
2021-03-08 10:07:11 623KB VS卸载工具
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(先打开一个程序在计算机中到底是如何运行的.html) 2. 虚拟内存到底是什么?为什么我们在C语言中看到的地址是假的? 3. 虚拟地址空间以及编译模式 4. C语言内存对齐,提高寻址效率 5. 内存分页机制,完成虚拟地址的映射 6. 分页机制究竟是如何实现的? 7. MMU部件以及对内存权限的控制 8. Linux下C语言程序的内存布局(内存模型) 9. Windows下C语言程序的内存布局(内存模型) 10. 用户模式和内核模式 11. 栈(Stack)是什么?栈溢出又是怎么回事? 12. 一个函数在栈上到底是怎样的? 13. 函数调用惯例(Calling Convention)
2021-02-27 22:08:34 4.94MB 内存管理 C语言
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本文来自csdn,文章先来卷积神经网络和全连接神经网络对比,接着让我们直观理解卷积,卷积计算流程,结合案例进行相关的介绍。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(convolutionallayer)和池化层(poolinglayer)。对比:卷积神经网络、全连接神经网络左图:全连接神经网络(平面),组成:输入层、激活函数、全连接层右图:卷积神经网络(立体),组成:输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层在卷积神经网络中有一个重要的概念:深度卷积
2021-02-24 14:04:20 1.35MB 一文让你彻底了解卷积神经网络
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