电脑死机、无法启动故障处理

电脑死机解决方案大全 --- 维护手册 在我们开始诊断之前,首先要明确什么是死机。死机通常表现为系统无响应、鼠标键盘失灵、屏幕卡顿或系统画面停止更新等现象。在某些情况下,电脑可能发出异常声响或屏幕上出现错误代码。在前四章中,我们详细探讨了电脑死机的原因、诊断过程、软硬件优化以及维护策略。现在,我们将对这些内容进行总结回顾。检测和修复死机问题的流程是逐步深入的。我们从硬件检查开始,利用各种测试工具诊断出故障部件,并进行必要的更换或修理。 阅读详情

主 板故障并不少见,故障的发生率一般也比较高。如果主板出现了问题,大部分原因便是主板上的部分电容老化或损坏,因此我们一般情况下先从判断主板上的电容元 件有没有损坏入手进行逐步的排查与维修,如果某个电容损坏了,我们只需要更换相同型号的电容即能够解决故障。然而,也有一些时候并不一定是由于电容损坏导 致的主板故障,像南、北桥芯片烧毁等故障也时有发生,而这类故障的发生往往是由于主板散热不良、静电和操作不当所造成的,其中散热不良占了很大一部分。接 下来,小编就比较少见的两起故障整理如下,希望能够与各类朋友一起分享。

故障一:电脑频繁死机 真凶原来是北桥芯片散热不良

故障现象:一台使用中的电脑,近期出现频繁死机的现象。刚开始以为是感染病毒,经查杀后未发现任何病毒。又认为是硬盘碎片过多,导致系统不稳定。但整理硬盘碎片后仍然没有解决问题。无奈之下,格式化系统盘,重新安装了系统,但问题仍旧没有解决,严重影响了日常工作。

故障分析:重装系统后故障未排除,看样子是硬件出现了问题。刚开始怀疑内存故障。但更换内存条之后故障仍然没有解决。那问题到底出现在哪儿呢?通过仔细分析,既然内存没有问题,主板出现故障的可能性最大。

于是利用替换法,更换主板后,打开电脑进行测试,故障消失,看来问题的根源就出现在这块主板上。这是一块杂牌的865PE芯片组主板,主板的用料做 工相当一般。仔细检查,发现主板上的电容并没有击穿的现象,整个PCB板上也没有留下烧过的痕迹,那么到底是主板哪个部位出现问题。于是重新将主板清理之 后再次装入电脑接入各种设备。开机后半个时又出现了死机的现象,这时用手触摸主板北桥芯片上的散热片,发现非常烫手,看来问题是出现这上面了。于是购买了 一块带有风扇的散热器,经过一番折腾后,终于更换完毕,并将更换下来的北桥散热片安装在了南桥芯片上。(杂牌的主板南桥芯片完全裸露在外面,没有安装任何 的散热片。)

开始后经过一番测试,故障完全排除,后通过仔细分析,才明白了这次故障的原因。原来机器是在冬季配的,温度较低并没有产生太大的影响,然后入夏后问题就暴露出来了。

故障总结:出现这类问题,一般情况下都会先去考虑内存条。然而由于主板Cache有问题或主板设计散热不良引起也容易出现频繁死机的现象。笔者在某 品牌845PE主板上就曾发现因主板散热不够好而导致该故障。在死机后触摸CPU周围主板元件,发现其温度非常高且烫手。更换大功率风扇后,死机故障得以 解决。对于Cache有问题的故障,可以进入CMOS设置程序,将Cache禁止后即可顺利解决问题,当然,Cache禁止后速度那就肯定会有影响了。

故障二:电容老化 导致机器无法启动

故障现象:有一台组装的兼容机,使用两年多后,机器突然无法启动了。具体表现为当打开电源开关后,电源风扇,CPU风扇都在转,但是光驱,硬盘没有 反映,等上几分钟后机子才能加电启动,启动后一切正常。重新启动也没有问题,但是一关闭电源,再开就要象上面一样等上几分钟。开始以为是电源问题,替换后 故障依旧。更换主板后一切正常,说明是主板有问题。板子是笔者的一个朋友的,所以让笔者检查一下,看能不能修。

故障分析与排除:从故障现象分析,主板在加上电后可以正常工作,说明主板芯片是好的,问题可能出在主板的电源部分上。但是电源风扇和CPU风扇可以 运转正常,说明总的供电正常。加电运行几分钟后断电,经闻无异味,手摸电源部分的电子元件(主要是电容,电感,电源稳压IC),发现CPU旁的几个电容, 电感温度极高。

大家知道,电解电容长期在高温下工作会造成电解质变质,从而容量会变化。所以笔者初步判断是这两个电容有问题。找到了故障,于是我立刻就赶到电子市场去买采购元件。并仔细的将损坏的电容焊下,将新买回来的电容重新焊上去。

焊好了电容,笔者没有装CPU,先加电试,试了几分钟,温度正常。于是加上CPU,加电,屏幕立刻就亮了。于是我多试了几次,并注意了电容的温度。 电容的温度正常,但是从加电到点亮比正常情况好象慢了几秒,估计还有其它的电容有问题,于是仔细检查,发现一个4500μF电容也有些变质。为了彻底排除 问题,于是跑到市场中买回一个同型号的电容,将其更换上去。开机测试,这样连续拷机几个小时都没有出现问题,到此就算是修好了!一块主板几百元,而两个电 容才2元,所以维修是相当有价值的。

需要提醒大家的是,由于我们在排除故障时要时时用手接触各种配件,而电子元件就怕静电,因此在用手接触主板上的电容元器件时,一定要先彻底的放掉身上的静电,最直接的方法便是洗手或用手接触金属,有条件的可以带防静电腕环。

 
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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