Windows电脑操作系统一般是安装在磁盘驱动器的C盘中,一旦运行,便会产生许多垃圾文件,C盘空间在一定程度上都会越来越小。伴随着电脑工作的时间越久,C盘常常会提示显示其内存已不足。那么C盘容量不足对我们的电脑有什么影响?
系统盘,也就是我们常说的C盘!必须要保持足够的存储空间,才能够确保电脑不会运行卡顿,或者出现一些系统性的问题。
随着SSD的流行,如今很多DIY组装电脑或者笔记本都会配备固态硬盘,但目前SSD容量比较小,多为120-240GB左右,很多朋友为了省钱,电脑只有一块固态硬盘。只要不分区,一切还算过得去,那些分了区,偶尔升级个游戏、装个软件神马的,哀嚎声就不绝于耳!但无论我们给C盘分多大的分区,Windows都有办法把它填满。像休眠文件、系统页面文件这都是动辄GB级的,还有系统还原文件、虚拟内存、安装软件时临时下载存放位置,都在C盘上。
很多小伙伴新买的电脑都有一个同样的诟病,那就是win10 的自动更新太烦人了,微软是每个月一小更, 每三个月一大更,每次小伙伴的电脑一旦联网,小伙伴的电脑就会开启后台不断的更新,然后我们每隔段时间就会发现C盘会越来越小,都是这些更新惹的祸。
发生现象: 在windows10下安装docker for windows,随着用docker pull image文件后,C盘的容量越来越小了,你可能也有一种跟我一样的想法,想改变默认的安装路径,本文希望能解决你的问题。 原因分析: windows上安装的docker其实本质上还是借助与windows平台的hyper-v技术来创建一个linux虚拟机,你执行的所有命令其实都是在这个虚拟机里执行的,所以所有pull到本地的image都会在虚拟机的Virtual hard disks目录的文件中,这个文
已经有一个月没有打理我的博客了,今天还有点闲来水一篇博文,我目前自己用的PC已经用了2年了,C盘没有装什么软件,C盘都占用完了,我是将整个128G的固态作为C盘系统盘,其他盘是1T机械盘,所以扩容不了,太苦恼了,所以进行了一次排查,看看到底是什么文字把C盘占满了。
我们大部分人安装软件时,一般都是默认安装路径或一键安装,以便快速完成安装。这些安装方式确实可以提高安装效率,但是你知道它具体安装在哪个目录底下吗?你知道这样安装的优缺点吗? 下面就给大家简单介绍一下,
1、已安装 Visual Studio Code, 并且将其添加到了环境变量 path 中
在一个 node 项目中免不了 node_modules 依赖,假设项目 A 用的了 Express 依赖,同时项目 B 也用到了 Express,并且两者所存放的位置不同,那么磁盘空间将会多出两份 Express 依赖,假设有 100 个项目,那么将会有有 100 倍的空间被浪费。这些空间还可以用磁盘空间来弥补,但是这 100 个项目如果都使用 npm i 去下载同样版本依赖,则是实实在在耗费网络资源去下载。
大家好,可能很多新手使用UE4的时候会发现C盘越来越小了,那是因为UE4引擎的缓存文件默认保存在C盘的缘故。 下面来告诉大家怎么解决这个问题。
默认情况下所有的Nuget包都会下载到C盘,目前我这边有几十个G的大小,这导致我C盘的容量越来越小…
马克-to-win:一 个数据库中的表对应一个PO(Persistant Object),这好理解。在Web层的网页,当用户提交表单数据以后,在Controller层,把表单数据放在VO(View Object有人也叫Value Object) 当中,接着调用Service层。VO相对于网页表单数据,也许对应n个PO,而且和PO数据格式也许不一样。马克-to-win:(表单2012/1/1而数据库中是 2012-1-1)。Service层原始接受的数据是VO,但在这里,Service层把它变成DTO(Data Transfer Object)。DTO不用于VO,不但因为二者功能不同,(DTO用于专门的层间传输,VO用于持有表单数据)而且DTO也许有很多VO里没有的数据, 比如Service层的方法现场产生的加密密码,各种加密的标志,收到的短信验证码等。马克-to-win:Service层接着调用BO,BO调用DO,(这个过程 应该是涉及的业务范围越来越小,越来越具体,就像中央委托给东北局,东北局再委托给辽宁省,处理某个事一样),DTO在这个过程中承载的数据量也必然越来 越小。马克-to-win:既然有可能Service层和BO层或DO层不在同一台电脑上,为了节约网络带宽并提高系统性能,我们可以推出若干BoDto和DoDto的概念, 使它仅封装BO和DO需要的数据,当然采用BoDto和DoDto系统,会有越来越多的各种DTO,所以我们实际中宁愿使用粗粒DTO(即包含比需要多的 属性),而不是重新编写一堆新的各种各样的DTO,前提是只要冗余数据不是太多。马克-to-win:在代码量代码复杂度和系统性能之间做取舍是我们工程师永恒的话题。技术教 会大家,大家起码可以有做选择的机会。当DTO进入到DO层以后,经过DO的复杂处理后,当需要被传给Dao层,压入数据库之前一瞬间,就需要被变成PO 了。Dao层就相对简单了。
市值效应,或者说小盘股溢价效应,最早由Banz(1981)提出,他发现美国市场中,小盘股票相比于大盘股票有更为突出的表现,因此市值效应往往也被称为小市值效应。之后,随着Fama-French三因子模型的推广,这一观点得到了广泛的认同。
发生现象: 在windows10下安装docker for windows,随着用docker pull image文件后,C盘的容量越来越小了,你可能也有一种跟我一样的想法,想改变默认的安装路径,本文希望能解决你的问题。 原因分析: windows上安装的docker其实本质上还是借助与windows平台的hyper-v技术来创建一个linux虚拟机,你执行的所有命令其实都是在这个虚拟机里执行的,所以所有pull到本地的image都会在虚拟机的Virtual hard disks目录的文件中,这个文件就是虚拟硬盘文件。如果要想改变路径只需要在hyper-v管理器里设置就可以了。默认的安装路径是C:\Users\Public\Documents\Hyper-V\Virtual hard disks下。 解决方案:
项目的开发,涉及到了服务器的运维,先来介绍下JVM相关的知识,也方便后期的使用。今天主要是说一说内存溢出和内存泄漏两件事。
Adobe Photoshop,简称“PS”,是由Adobe公司开发和发行的图像处理软件。
近日天翼云盘超级会员服务上线,用户每月支付19元可享受5TB容量、上传下载加速等特权服务。几乎同一时间,腾讯微云宣布,从明年1月16日起,普通用户的免费存储容量缩小为10G,会员存储容量不变。这两家市
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听说,AI研究生毕业前就被企业50万年薪挖走了?三五年后,还很有可能涨至百八十万??EXO me???看来,是贫穷限制了我的想象力。 于是,作为没基础、没经验、没背景、也没颜值的一只AI小白,我也定下了一个小目标,那就是玩转AI大法,坐拥百万年薪,走上人生巅峰。嗯,毕竟梦想还是要有的,万一就和马云爸爸一样犯下大错了呢?/严肃脸 当然,面对满屏的人工智能、机器学习,来自各个专业的人员无不蠢蠢欲动。那如何才能在这场AI盛会里分得一杯羹呢?难道要从高等数学、线性代数、Linux系统、C++、JAVA一步步学过来?
所谓期望值差异,就是人与人之间对同一件事情的主观感受存在差异。而很多冲突都是这种差异造成的。在职场中,比较突出的是管理者与被管理者的期望值差异。
随着互联网的发展,社会协作变得更加自由,每个人都变成了可以与任何人自由联接的一个节点。衡量一个人价值的方式,就和工业化时代有了根本性的变化:收入的增加不是由一个人或者一个组织决定的,而是由市场决定的,最终是由他的长板的长度决定的。
MEGAsync的特色 没有限速的概念(真的被百度盘的限速策略恶心到了) 在国内可用(google虽好, 但国内用不了, MEGAsync亲测国内可用) 云端加密, 资源不会被封杀 官方提供了Linu
过年期间相信很多小伙伴在家都是和亲朋好友围在一起玩“跳一跳”,扁平化的设计,动感的声音,让不少在家的宝妈和老人网友沉迷该游戏中。
谷歌的影响力不仅仅体现在全球范围内,在美国也是霸主般的存在,谷歌曾经连续几年被评为最具有创新价值的科技公司,证明了谷歌公司在美国依然有着举足轻重的影响力,谷歌背靠雅虎慢慢的一点点做大,已经是全球绝对意义上的搜索引擎霸主,在国内最大的搜索霸主是百度公司,在全球市场份额整体算下来少的可怜,主要原因是国际化道路并没有拓展开,现在国内市场的位置也慢慢变得不牢固了,字节跳动和腾讯以及阿里巴巴都有自己的搜索体系,而且百度公司的人工智能目前更多是在理论化阶段,距离真正意义上形成产业化还是有一定的距离。
硬盘是计算机中最重要的存储设备,负责永久性数据存储。目前常用的硬盘分为机械硬盘和固态硬盘两种,相比来说,固态硬盘速度快但是容量较小,价格高;机械硬盘速度慢但是容量大,价格便宜。
进来币圈,现在满打满算已经5个月了。说实话因为我是上一个牛市进去的。由一个小白韭菜变成了一个老韭菜。虽然自己称自己为老韭菜,但是还是不能适应币圈的快速发展和浮躁的气氛(虽然自己也很浮躁)。 今天来复盘下自己的学习状态,虽然在币圈被套住了但是还是很感谢在币圈遇到了葱姐,开始跟着她学习交易方面的知识。但是由于学习时间短,不能灵活的掌握,今天复盘下,为自己以后的学习打下坚实的基础。 单根巨量 看过我原先文章的朋友会发现我在前面写过几篇关于K线的文章,那是我打下的基础文章,可惜的是,在自己写文章的时候,由于自
最近我在学习Transformer结构的时候,发现其中的positional encoding很不好理解,尤其是其中的公式,为什么要这样设计,后来上网收集各种资料,方才理解,遂于此写一篇文章进行记录
小长假来听听 NN 的故事吧。 本文参考:这个地址不错,深入浅出讲深度学习的,推荐感兴趣的朋友看一下。 当你听到深度学习,你想到了什么? Deep Learning is about Neural
最近在想自己的文章有些是不是写的太难以理解了呢.........竟然好多人看了还是会直接问我很多问题....... 其实PID哈靠自己想像就能自己写出来自己的代码,也许是网上的讲的太过的高深什么积分微
8月12日消息,台积电、三星、英特尔等晶圆制造大厂都在积极布局背面供电网络技术(BSPDN),并将导入尖端的逻辑制程的开发蓝图。据韩国媒体 The Elec 报道,继英特尔公布了其命名为“PowerVia”的背面供电技术将导入Intel 20A制程工艺之后,三星电子在此前日本VLSI研讨会上也公布了其背面供电技术的研究结果,也将用于其2nm制程工艺。
前言 本篇文章是一位读者的学习笔记,我很喜欢这样的文章,知识点写在我的书上并不能让你提高,转化为你自己的知识,才是提高的唯一途径,所以这次我破例在公众号发布这篇不是我写的文章,同时也希望Suma能够继续记录更多的学习内容~加油 onTouchEvent(MotionEvent event) 这个方法是定制手势操作的重点,根据业务不同写法也各不相同,然而最重要也是最基础的是其坐标的含义,因为不管什么业务都是需要根据其坐标来进行判断、操作等。 参照网上的demo来写相信大部分人都能做出来,然而我是一
随着电子工业的发展,电子元器件的集成度越来越高,而体积越来越小,并且普遍采用BGA类型的封装。因此,PCB的线路将越来越小,层数越来越多。减少线宽和线距是尽量利用有限的面积,增加层数是利用空间。将来的线路板的线路主流时2-3mil,或更小。
留学外语培训找新东方,K12综合性学科教育找好未来,职业教育一定离不开中公教育。中公教育这个名字听起来有点“土”,但却是职业教育领域里面,出现的为数不多的“千亿市值”上市公司。
在开始之前,我们先回顾一下代价函数(Cost Function),用三维图像表示一个代价函数如下👇 📷 在这个三维空间中,存在一个点,使代价函数J达到最小,换一个图像表示法: 📷 那么我们真正需要的是一种有效的算法,能够自动的找出令代价函数最小化的参数。 梯度下降(Gradient Descent),就是一种用来求函数最小值的算法。 梯度下降的思想是:开始时我们随机选择一个参数的组合 ,计算代价函数,然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多的参数组合。我们持续这么做直到找到一个局部最小值(local m
WinForm封装了win32的api,多次进行P/invoke操作(大部分使用p/invoke操作封装),速度慢。
为什么会提出这个话题,纯属有感而发,最近几年 DBA 的职业空间被挤压的越来越小,主要由这几个因素导致
KD 树有许多应用,从对天文物体进行分类到计算机动画,再到加速神经网络,再到挖掘数据再到图像检索等。
1.SWOT分析 定义:SWOT(Strengths Weakness Opportunity Threats)分析法,又称态势分析法或优劣势分析法,用来确定企业自身的竞争优势(strength)、竞争劣势(weakness)、机会(opportunity)和威胁(threat),从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。
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当神经网络预测结果不准确时,如何调整让网络变得准确呢? 这个调整自身然后让自己预测更加准确的过程就是学习
在上期说到,虽然Ceph作为分布式存储系统,应用于生产环境会出现很多问题,但其他开源分布式存储系统更不适用于云计算的生产环境。
使用Windows电脑的小伙伴是不是也有这样的困扰,电脑用着用着就越来越卡顿了。打开C盘,爆满了。
Windows 系统用久了,磁盘中就会产生大量的“垃圾”文件。这些文件有的是程序使用过的临时文件,有的是操作记录和日志信息等。因为往往不能被有效地清理干净,越积越多,导致用户的可用空间越来越小。同时也会因为碎片文件过多,使得系统的运行速度受到一定影响。 像我这种强迫症用户显然受不了这种状况,定期清理垃圾文件很有必要。 对于 Windows 系统,网上有一些现成的垃圾文件清理脚本。不过作为一个 Python 学习者,当然要自己动手来实现一个才合理嘛。 Python 的 os 模块,提供了较为丰富的处理系统文件
3.finally块的语句为一定会运行的语句块,一般用于定义关闭资源的操作。比方流,clientserver等的资源。这些资源一旦开启就会消耗内存空间,假设处理完了后没有及时关闭资源,那么你会发现内存越来越小,计算机运行起来越来越慢。所以往往在处理异常后要将资源关闭。防止占用内存空间。而finally语句块,是一定会运行的块代码。所以将关闭操作定义在这里是最明智的。就算前面出现有异常,但终于还是会运行finally语句。
题目描述 小玉开心的在游泳,可是她很快难过的发现,自己的力气不够,游泳好累哦。已知小玉第一步能游2米,可是随着越来越累,力气越来越小,她接下来的每一步都只能游出上一步距离的98%。现在小玉想知道,如果要游到距离x米的地方,她需要游多少步呢。请你编程解决这个问题。 输入输出格式 输入格式: 输入一个数字(不一定是整数,小于100m),表示要游的目标距离。 输出格式: 输出一个整数,表示小玉一共需要游多少步。 输入输出样例 输入样例#1: 4.3 输出样例#1: 3 #include<iostream
本文编译自Alex Barredo发表在Medium 上的文章,作者通过详细的数据分析,为我们深度解读了智能手机屏幕尺寸变化的历史与未来。 我分析了超过 7000 款智能手机、PDA 和类似设备,随后将范围缩小到 2007 年 1 月初代 iPhone 发布后的 4906 款设备,来分析现代智能手机产业的发展趋势。 数据只涉及发布的机型,而不考虑它们的销售业绩以及消费者的偏好。 屏幕越来越大 毫无疑问,7 年前被认为“大的吓人”的手机屏幕在今天看来也太小了。整个社会已经习惯了两手使用手机,而手机软件也适
8月7日消息,处理器大厂英特尔日前介绍了其PowerVia背面供电技术,并指出Intel 20A将是旗下首个采用PowerVia背面供电技术及RibbonFET全环绕栅极晶体管技术的节点制程,预计将于2024年上半年达到生产准备就绪的阶段,将应用于未来量产消费性的ARL处理器平台,而目前正在晶圆厂启动First Stepping的前期阶段。
20世纪非传统的数学家Benoit Mandelbrot在1975年从拉丁词fractus(意思是不规则的或破碎的)创造了分形这个词。
梯度消失现象:在某些神经网络中,从后向前看,前面层梯度越来越小,后面的层比前面的层学习速率高。
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