两台XP笔记本电脑怎样无线共享网络

本文详细介绍如何在XP系统中通过无线网络连接实现两台笔记本电脑之间的网络共享。包括启动WirelessZeroConfiguration服务、设置无线网络、配置网络共享及连接步骤。
xp设置一下就可以了。
具体步骤,亲测有效。

1. 两台笔记本电脑(一般都自带网卡)确保Wireless Zero Configuration服务已经启动
开始 - 运行 - 输入services.msc - 确认Wireless Zero Configuration服务已启动(自动).

2. 已经连上了网(ADSL拨号或其它宽带都行)的笔记本电脑增加一个无线网络
开始 - 设置 - 网络连接 - 右击"无线网络连接" - 属性 - 选择"无线网络设置"标签 - 点击"添加" :
网络名(SSID): 随意设置一个名字如hello
网络身份验证: 开放式
数据加密: WEP
自动为我提供次密钥: 去掉勾选
网络密钥: 设置五位字符密码如yx008
设置好后, 点击"确定"退出.
继续在"无线网络配置里"标签里, 点击"高级", 选择"仅计算机到计算机(特定)", 然后点击"关闭"退出

3. 已经连上了网(ADSL拨号或其它宽带都行)的笔记本电脑设置网络共享
开始 - 设置 - 网络连接 - 右击"ADSL宽带连接"或"本地连接"(这取决于当前笔记本电脑是如何上网的) - 属性 - 选择"高级"标签
在"internet连接共享"里
允许其它网络用户...来连接: 勾选上
家庭网络连接: 选择"无线网络连接", 要在第1步设置了"无线网络连接", 这里才能看到, 否则选不上
其它: 默认即可
设置好后, 点击"确定"退出.

4. 其它笔记本电脑设置
开始 - 设置 - 网络连接 - 右击"无线网络连接" - 选择"查看可用的无线连接" - 点击"刷新网络列表" - 右窗口就可以看到 hello这个无线网络了 - 双击这个无线网络并输入先前设置的密码yx008即可实现连网.

备注:两台笔记本电脑(一般都自带网卡)确保Wireless Zero Configuration服务已经启动
开始 - 运行 - 输入services.msc - 确认Wireless Zero Configuration服务已启动(自动).
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
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