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    重装系统不求人,还是正版的哦

    前言:我们的笔记本大多是Windows系统的,很多时候会出一些问题,Windows系统也会越用越慢,这是如果找不到方法修复,就可以重装系统,一个万能的方法。以下介绍一个简单的方法。当然,新技能get,又可以在妹子面前露一手啦。 MSDN我告诉你 下载,都是原版镜像。以最新的win10为例,依次选择操作系统、Windows 10、中文-简体,会出现一系列选项,是Windows的不同版本,括号里有数字,x64是64位系统对电脑性能要求比较高,x86是32位系统对电脑性能要求少些。一般可以查看下电脑内存,在我的电脑(或者计算机、这台电脑、此电脑,系统不同称呼不同而已)右键,选择属性,可以看到电脑的内存大小,一般内存小于等于4G下载32位系统即可,大于4G下载64位。 如果是老系统如果例如win7,选择带Service Pack 字样的,选择数字大的,如果是很老的电脑,又不上网的话,选择不带 Service Pack 的。点击详细信息,将ed2k开头的URL复制到迅雷,下载即可。除XP系统外,都有几个G大小 4、下载好驱动程序,推荐去官网下载。先查找到自己电脑的型号,一般都在显著位置,有的在电池附近。以用的thinkpad E530为例,百度thinkpad,点击后面带蓝色官网字样的,依次点击服务与支持、驱动下载中心、驱动与软件下载、ThinkPad Edge、更多、ThinkPad E530(c),选择操作系统,下载驱动。最好全部下载,除显卡驱动外都比较小。其他品牌电脑下载过程类似。非品牌机或者嫌弃麻烦的话,可以下载驱动精灵,万能网卡版!!一定是万能网卡版!! 5、下载光盘镜像刻录软件,ULTRAISO软碟通,体积很小。右键以管理员身份运行,点击文件、打开,选择下载好的系统。写到U盘,点击启动、写入硬盘映像文件...确认是U盘的盘符后点击格式化、写入。等待一段时间,取决于U盘速度。如果是老电脑,点击工具、刻录光盘映像、刻录。 6、重启笔记本,进入BIOS,刚刚开机会有提示,Press ***** to enter SETUP,*****为你要按的键,一般为Delete键或者F2\F10。进入BIOS后只能用键盘操作,一般的为英文,现在最新的有中文的,选择Boot、Boot Device Priority选择U盘,按F10保存。不同的BIOS设置方法不同,过程类似。用光盘的,设置光盘为第一启动项即可。 7、重启后会进入安装界面,这时就和安装软件过程类似,选择C盘,然后不停下一步即可。 8、根据电脑性能不同,安装速度不同,一般半个小时之内。接下来安装驱动程序,在计算机上右键管理、设备管理器,如果有叹号就是驱动没装,装号以后我,应该没有叹号、问号等。 注:Windows 10跳过此步骤,以后会自动更新,安装好驱动,赞一个。 9、最后装好应用软件即可。可以将所用到的软件整理到一个文件夹,下次重装电脑时就不必下载了。 10、新系统会提示激活,激活方法很多,建议用软件激活,不过很多有病毒,我这有可以激活任何版本Windows和office的软件,具体可以去我的淘宝店。

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    【装系统,自己来,不求人】硬盘安装原版win7系统教程

    我大二的时候任职学校计算机协会的会长开过讲堂,讲过几种装系统的方法,帮助过很多人解决电脑问题,当然经常帮忙重装系统。也有写过用U盘安装操作系统的教程,《陶院计算机协会教你用U盘装win7系统——详细教程》,链接:http://user.qzone.qq.com/1019963719/blog/1399108233。但是很多人没有行动力,有些人去试过了,但是会卡在说改启动项步骤。总之,相对来说,U盘安装系统,比硬盘安装系统复杂一些。硬盘安装是针对能够开机进入桌面的情况,U盘安装,则是针对开不了机,无法进入桌面的情况。其实百度一下,硬盘安装原版win7系统,就有很多教程,但是我看完之后感觉,没有下载链接,对于新手来说,找不到微软原版镜像的下载链接。

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    TensorFlow从0到1 - 8 - 万能函数的形态:人工神经网络

    之前花了不小的篇幅来解释线性回归,尽管线性模型本身十分简单,但是确定模型参数的过程,却是一种数据驱动的、自学习的通用方式。准确的说,这个过程,是基于数据的、运用梯度下降算法来优化模型(减小损失)的算法框架。无论模型变得多复杂(多维、高阶),理论上我们都可以利用这个算法过程拟合模型。 似乎当有了数据就有了一切,但是这其中隐藏着一个假设:要事先知道模型的函数形式。 在复杂的现实问题面前,这个假设注定是毫无用处的。如果要对手写体数字进行分类,那么这个模型是几元的?几次的?包含多少项?不知道。这个时候,仅有大量的

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    TensorFlow从0到1 | 第八篇:万能函数的形态:人工神经网络

    之前花了不小的篇幅来解释线性回归,尽管线性模型本身十分简单,但是确定模型参数的过程,却是一种数据驱动的、自学习的通用方式。准确的说,这个过程,是基于数据的、运用梯度下降算法来优化模型(减小损失)的算法框架。无论模型变得多复杂(多维、高阶),理论上我们都可以利用这个算法过程拟合模型。 似乎当有了数据就有了一切,但是这其中隐藏着一个假设:要事先知道模型的函数形式。 在复杂的现实问题面前,这个假设注定是毫无用处的。如果要对手写体数字进行分类,那么这个模型是几元的?几次的?包含多少项?不知道。这个时候,仅有大量的样

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