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AI摘要
本文详细介绍了一种解决Windows系统中回收站图标丢失的方法。通过注册表编辑器，创建特定的注册表项，并修改默认值，可以成功恢复桌面的回收站图标。此教程适用于那些在桌面上找不到回收站图标，但希望重新显示它的用户。
1、键盘上输入“win+r”命令栏中输入“regedit”。
2、找到【HKEY_LOCAL_MACHINE】文件夹。并打开。
3、找到【SOFTWARE】文件夹。并打开。
4、找到【Microsoft】文件夹。并打开。
5、找到【Windows】文件夹。并打开。
6、找到【CurrentVersion】文件夹。并打开。
7、找到【Explorer】文件夹。并打开。
8、找到【Desktop】文件夹。并打开。
9、选中【NameSpace】文件夹，右键选择新建，项。
10、将新建的【项】命名为【{645FFO40——5081——101B——9F08——00AA002F954E}】。
11、选中右边的【默认】，右键【修改】。
12、输入【回收站】，【确定】。
13、重启电脑，再打开回收站，文化已被恢复。
pix4d安装步骤
pix4d三维模型软件的安装步骤
电脑回收站删除的文件怎么恢复？
2.接着我们在注册表编辑器中找到“Namespace”这一项，右键新建项并命名为“{645FFO40—5081—101B—9F08—00AA002F954E} ”，确定之后双击右侧列表中的项名称，将“数值数据”这一项修改为“回收站”。3.然后选中对应新建”项“文件，右侧会出现默认的选项，将选项中数值名称中的”默认“修改为”回收站“，并点击”确定“即可。1.首先我们按”win+r“组合键打开运行窗口，然后输入命令”regedit“，按确定，打开注册表编辑器。
Echats-wordcloud 文字云图的踩坑点【Unknown series wordCloud】
一直都是报 【ECharts Unknown series wordCloud】这玩意可能要刷脸，祝你好运吧~
回收站里的文件删除了怎么恢复，其实很简单
在我们办公的日常中，电脑的使用频率是很高的。那么在工作时，可能会发生误删文件的情况，回收站里的文件删除了怎么恢复呢？ 如果只是简单地在桌面上删除了文件，证明文件还在回收站，因而可以直接还原;但是如果清空了回收站的文件，那很多人一想到想要找回文件，就呆若木鸡了。 回收站里的文件删除了怎么恢复，我们可以选择使用数据恢复软件来恢复被清空的回收站文件。 方法一: 在电脑直接恢复 1、在电脑看到如图界面后，输入“运行’二字进行搜索。 点击该程序。 2、输入regedit点击确定 3、进入注册表，找到如图所示“HK
LM Studio中文版零基础入门：从安装到模型下载的保姆级教程（附国内镜像源配置）
本文提供LM Studio中文版的零基础入门教程，涵盖从软件安装、中文界面切换到国内镜像源配置的全流程。特别针对模型下载速度慢的问题，详细介绍了如何通过修改配置文件使用国内镜像站，并推荐适合新手的入门模型及硬件配置建议，帮助用户快速上手本地大模型运行。
zedboard(5)spi轮询和中断
一个SPI可以有几个从设备 在程序中使用 s32 XSpiPs_SetSlaveSelect(XSpiPs *InstancePtr, u8 SlaveSel) 选择。其实就是吧对应设备的ss拉低。 备注：只选一个ss，可以不用指定。(感觉，还没测试) 这是xspips.c中定义的函数，发送和接收有 XSpiPs_Transfer 和 XSpiPs_PolledTransfer 两个函数，分别采用中断和轮询模式。 一、轮询模式 米联客参考代码，SpiPs_Init中部分和官方例程流程一样，Spi
回收站清空了怎么找回文件？3种办法恢复彻底删除文件！
电脑回收站大家都有一定的了解，只要在回收站的文件没有被删除的时候是可以还原的，但是回收站删除了，文件就无法直接恢复。回收站清空了怎么找回文件?
RealSense D455的标定并运行VINS-FUSION
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
回收站删除的文件怎么恢复？数据恢复软件好用吗
回收站删除的文件怎么恢复？回收站是电脑中用来存放废弃文件的地方，但不要以为文件放在回收站中就算成功清理了，实际上如果一直不清空回收站，这些文件还是同样占用着电脑内存，因此很多朋友会定期清空回收站。 但在清空回收站后难免还会存在需要再次用到这些文件的情况，这时候我们就无法直接在回收站中还原文件了，单靠电脑上的普通操作也无法恢复，需要用到专业的数据恢复工具。 数据恢复工具之所以能够恢复删除数据，是跟数据的删除和恢复原理有关，当文件被删除后，只是被系统标记为已删除，实际上只要没有新的文件占
MATLAB不能识别已安装的visual studio 2015解决方法
首先，对于MATLAB识别已经安装的vs版本通过命令： mex -setup 下图为本电脑下同时安装的两个visual studio 如果搞清楚MATLAB识别电脑上安装vs的过程，可通过命令： mex -setup -v MATLAB输出识别编译器的整个过程。其中HKLM和HKCU分别是注册表中的HKEY_CURRENT_USER，HKEY_LOCAL_MA…的缩写，MATLAB没有找到对应编译器是由于注册表里没有对应信息（主要是文件路径，C++编译器的路径），或者在注册表里存在该信息，但是找不到
微磁模拟实战指南：从OOMMF安装到首个3D模型运行
本文详细介绍了OOMMF微磁模拟软件的安装与使用，从环境配置到首个3D模型运行的完整教程。涵盖Windows、Linux和macOS平台的安装避坑指南，以及MIF文件编写、并行计算优化等实战技巧，帮助研究人员快速掌握这一开源工具在磁畴壁运动、磁滞回线等微磁学问题中的应用。
回收站清空的文件怎么恢复？一文汇总6个方案，等你尝试！
回收站清空的文件怎么恢复？永久删除的文件真的不能找回了吗？回收站清空的文件怎么找回？这6个方案给你数据恢复的希望，助你找回自己误删的回收站文件！
“守望先锋”网络同步分析
守望先锋”（Overwatch）是一款由暴雪娱乐开发的团队基础第一人称射击游戏（FPS），于2016年正式发布。游戏以其独特的角色设计、丰富的游戏模式和高度的团队合作性而受到广泛欢迎。类型：第一人称射击（FPS）/多人在线战斗竞技场（MOBA元素）平台玩家人数：每场比赛由两个六人队伍组成，共12名玩家。客户端/服务器模型：在这种模型中，客户端负责处理用户输入和表现逻辑，而服务器则负责游戏的核心逻辑和状态管理。客户端与服务器之间通过网络进行通信，确保游戏状态的一致性。强同步机制。
垃圾箱清空的文件怎么恢复，怎么恢复回收站清空的文件
电脑上的回收站是垃圾箱的另一个名称，其实它们的功能都是储存废弃文件的文件夹，当我们发现废弃文件的用处时可以在此处还原。但是垃圾箱里面的文件是可以清空的，清空了文件并不意味着文件就彻底消失了，在你没有备份的前提下，找回清空的垃圾箱文件是可以同样很简单的。 方法一：编辑注册表恢复垃圾箱清空的文件 电脑回收站清空了文件，可以试一试这种方法。 1.在运行打开注册表编辑器。通过快捷键win+R打开运行界面，输入regedit，打开注册表编辑器。 2.新建文件夹和重命名文件夹，找到下图所示的路径，直接输入Namespa
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
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回收站清空几天可找回？回收站清空的文件怎么恢复？2个方案
回收站清空几天可找回？回收站清空的文件怎么恢复？这两个问题大家都很疑惑，其实这两个问题的答案都在本文，不妨点进来看看吧！
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
回收站清空的文件怎么恢复?
回收站清空的文件怎么恢复?清空了回收站里面的文件还能恢复吗?不能再用右击还原的方法恢复文件的情况下，如何恢复电脑回收站的文件呢?误清空回收站后想要找回重要文件，对我们普通用户来说，简单的方法是借助数据恢复工具找回。恢复工具的选择上小编建议使用失易得数据恢复(原万能数据恢复大师)，操作简单、恢复率高，是个说得上好用的回收站数据恢复软件。 数据的恢复有一个重要因素，就是数据是否被覆盖或损坏，恢复工具需...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
回收站中清空的文件如何恢复
恢复回收站中删除的数据
回收站清空后还能找回文件吗？回收站清空了怎么恢复
回收站清空了怎么恢复？一般来说，当用户电脑桌面上的文件或磁盘中其他盘的文件被删除的时候，已经删除的文件会暂时放入在回收站中。如果下一次需要用到已经放入回收站的文件时，只需要从回收站找到需要的文件，通过右键点击还原文件即可。 但是如果您已经通过清理回收站的话，或者考虑到部分文件比较大而再次从回收站删除的话，这些文件将被转移到，用户无法直接看到的分区中。这种情况下，回收站清空后还能找回文件吗？ 在这里，小编告诉大家，已经从回收站清空的文件，在没有被覆盖的情况下是可以通过第三方数据恢复软件快速恢复回收站清空删除
清空文件夹_如何恢复回收站被清空的文件
很多人为了电脑的更好运行，都会定期清理一下回收站里的文件，有时候会一键清空，如果清理后我们发现有些东西对我们还有用，那么这时我们应该怎么找回被清空的文件呢？本期信息化培训就给大家讲解下如何恢复回收站被清空的文件。第一步：打开注册表“Windows键+R”后输入命令Regedit。第二步：依次点击注册表中的文件夹"HKEY_LOCAL_MACHINE” – “SOFTWARE” – “Mi...
恢复回收站被清空的文件的4种方法
电脑回收站里面有很多我们之前删除的文件，如果想要恢复这些文件，直接还原就可以了。接下来就给大家分享一些恢复回收站文件被删除的方法！
清空文件夹_回收站清空了怎么恢复？教你三招轻松恢复
回收站是电脑里很重要的一个文件暂存空间，可以存放很多用户临时删除的文件数据。当然，一些不小心误删除的文件也可以从回收站中恢复回来。最近，小编的一个朋友误删了重要数据，然后他就找上了我……他的文件之前是在电脑d盘的，后来不小心删除到了回收站，结果后面电脑有点卡，然后就又用了360安全卫士扫描了电脑垃圾文件，最后回收站里的照片也被清理掉了。这情况啊，看似还挺麻烦的，不过小编立刻整理出了解决方法，今天就...
window回收站清空了怎么恢复？这些妙招助你恢复文件
在使用Windows操作系统的过程中，回收站作为临时存放删除文件的地方，时常会被清空，有时会导致一些重要文件的误删。然而，即便回收站被清空，文件恢复仍然有一定的可能性。本文将介绍几种实用的方法，帮助您在回收站清空后找回丢失的文件。
清空的回收站怎么恢复文件
误删文件的情况在我们的周围时常发生，通常情况下，文件被删除后，就会被放在回收站里，想要恢复时，直接从回收站来就可以恢复。可是万一把回收站清空了，该如何恢复文件呢？下面就一起来学习回收站恢复文件的方法。 回收站清空的数据是可以恢复的 不论是Windows还是mac系统，在删除文件时，只是给文件打上一个已删除的标志，真正的数据依然保存在硬盘上，用户如果可以进入数据区域，对数据进行还原和恢复
回收站清空了能恢复吗？回收站文件恢复的2种方法
回收站清空了能恢复吗？场景说明：在工作和学习的时候，都经常可能会用到电脑。其中，回收站大家应该都比较熟悉，其最大功能就是暂存一些现在不需要用到，但又不确定是否要彻底删除的文件。比如说在工作的时候将一个没用的Execl副本放进了回收站，然而以为自己还有一份源文档，就通过清空回收站的方式，把这个副本文件彻底的从电脑上回收站中删除了。然后更不幸的事情发生了，居然后面发现已经编辑的原文档不小心删除了某些重要的sheet，这个时候就比较麻烦了。 我们都知道，已经删除的EXCEL里面的sheet是没办法恢复的，那如果此
回收站清空了怎么恢复？来看看这个回收站文件恢复的官方指南
回收清空了怎么恢复？现在的日常生活基本都需要用到电脑，而使用电脑，就难免会删除掉一些数据，也许是因为这些数据不常用，也许是你不小心误删除等等原因，这次就来看看回收站文件恢复的方法吧！...
回收站删除的文件怎么恢复？回收站清空了怎么恢复
很多人不小心将回收站的内容清空后，突然后悔了，想把已经清空的某个文件找回来。本经验提供了一种最简单快速有效的方法，具体如下。 使用工具： 金佐回收站数据恢复大师 首先我们下载安装金佐回收站数据恢复大师，如图：下一步就可以安装了。 之后打开软件。点击删除文件恢复， 选择系统盘（...
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