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AI摘要
本文介绍了解决VMware虚拟机配置文件及磁盘信息错误存放在C盘导致的空间占用问题，通过迁移虚拟机文件夹并重新扫描添加的方法，成功释放了C盘空间。
今日来在学习的过程中使用vmware虚拟机完整克隆，但是使用过程中发现C盘渐渐堆满，回想以前学习使用vm时，没有这么离谱的现象，于是对比了下vm的配置，发现vm配置及磁盘信息被更换到C盘，占用达到了40G，于是做迁移。
虚拟机配置：
本机错配的存储地址：
#注意更换成你自己的user目录
C:\Users\10729\Documents\Virtual Machines
步骤：
克隆完虚拟机后，记得检查其在磁盘的存放位置，避免选用C盘，发现占用后移动并重新扫描检查即可。
如何减小Ubuntu 16.04系统下VMware虚拟机硬盘空间占用过大问题
VMware虚拟机占用硬盘空间只增大不减少，即使你删除文件，占用的硬盘空间也不释放。用了一段时间后空间不够了。解决办法: 方法一:在vmware的安装目录下，有一个vmware-vdiskmanager。 关闭虚拟机，在windows系统下运行CMD命令： vmware-vdiskmanager - k *.vmdk 注意：这里的*是你的虚拟机vmdk文件的的文件名，还要包括路径()。 ...
vmware放在D盘占用C盘空间?
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、为什么会占用？二、怎么减少占用？ 前言 本来这个问题是自己突然发现的小问题，但是上网看了一下，跟我一样的小白还有很多，就想着记录一下。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、为什么会占用？ 因为虚拟机使用了虚拟的内存，而虚拟内存占用了C盘的空间，所以只需要转移到其他的盘内，就可以缓解C盘的压力。参考链接 二、怎么减少占用？ 右键点击此电脑，选择属性-高级系统设置（如果是win10最小窗口可能找不到，可以试试
解决VMware内存占用过高问题
回顾多年的记录笔记方法，…VMware虚拟机使用时间一段时间后，会出现开启VMware客户机内存占用过高问题。1、VMware cache缓存区目录占用太大空间。 2、由于VMware是跨平台的虚拟技术，在使用VMware时，VMware会定时的监测电脑的外部硬件接口，如光驱，USB，现在电脑基本没有光驱，主要是USB接口，因此，当开启VMware时，Windows系统和VMware中安装的客户机系统会共享设备USB硬件，导致占用系统内存过高。缓存区目录占用太大，解决方法将VMware 客户机中的USB端口
系统使用：vmware虚拟机如何不占用c盘
(42条消息) vmware放在D盘占用C盘空间?_vmware虚拟机如何不占用c盘_wendychow001的博客-优快云博客
VMware虚拟机安装教程
在安装 VMware 虚拟机之前，你需要确保计算机的硬件满足一定要求，这样才能保证虚拟机的正常运行。
恶意代码分析实战——使用Apatedns和Inetsim模拟网络环境
恶意代码分析实战——使用Apatedns和Inetsim模拟网络环境 注：本次实验主要是《恶意代码分析实战》一书中进入动态恶意代码分析篇章的开始，主要通过Apatedns以及Inetsim来模拟为恶意代码提供其需要的网络环境，本次实验以Lab01-03.exe为例。 一、实验环境及工具。 Vmware虚拟机：win10（win7）、kali 主要工具：Apatedns、Inetsim 二、工具的安装下载 1、Apatedns：需安装至windows虚拟机客户端（win10，win7均可） 下载地址：http
从VMware中复制数据结果c盘满了
记录： 从VMware中复制文件时报错，检查发现主机C盘直接满了，后面才发现从虚拟机复制数据时会先复制到C盘下面，再转到想复制的文件夹里，可能重启后会清除掉，但是有时候想要一次性拿出来那就需要自己手动去删掉了。 安装版本为VMware15， C盘保存地址为： C盘 -> 用户 -> xxx(你的电脑名) -> AppDara -> Local -> Temp ->vmware-xxx ->VMwareDnD(不知道是不是...
车载LIN总线避坑指南：主从节点通信失败的5个常见原因及解决方案
本文深度解析车载LIN总线主从节点通信失败的五大常见原因，涵盖物理层信号异常、调度表冲突、LDF配置错误、节点状态机缺陷及环境干扰。重点剖析了LDF文件配置不一致、波特率不匹配等关键问题，并提供了从示波器波形分析到软件配置检查的完整实战排查路径，帮助工程师高效定位并解决LIN通信故障。
vmware占用c盘空间_C盘不够用？三个方法让你轻松多出10个G!
C盘容量不足真是件闹心事，体会过的小伙伴都叫苦不迭，有人会选择清理磁盘、删除文件，有的人会选择重做系统，今天帅雷雷要给你们分享除此之外的三种方法。1、关闭休眠第一种方法，我们可以选择关闭休眠。休眠可以说是我们日常使用中很少使用的功能。但是他却非常的占用空间，而且它占用的空间是与我们的内存成正比的，我们的内存越大，占用空间也就越大。搜索cmd，以管理员身份运行命令提示符，输入“POWERC...
Wiley:International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering投稿流程
中间过程省略，这个出版社很人性化，投稿的web UI也很好看。上传word之后，一步步跟着走就行，不用填太多东西。不要最后在最后检查阶段，重新上传word文件，这样会导致，之前针对word的操作全部改变。
ASPICE标准快速掌握「总目录」
欢迎大家来到雪云飞星的《ASPICE标准快速掌握》，开始前博主先列出本专栏学习的大纲，同时这也可以作为大家学习ASPICE协议知识点的参考。本专栏可以帮助大家快速掌握如何在项目中使用ASPICE，ASPICE的学习通常仅需要半天时间左右，掌握方法后完全就可以结合快查表来指导具体项目的质量提升了。
VMware17Pro虚拟机安装教程(超详细)
后期创建虚拟机的时候会让你选择虚拟机存放位置，如果这一步没有做的话，那你每次创建虚拟机的时候都要手动的去选择存放位置。先找一个磁盘空间比较充裕的盘符（不要无脑选C盘），比如我这里E盘空间比较大，我的一些工具、软件等等都会安装在这个盘符里。这样的话，我们在创建虚拟机的时候，就会默认存放在我们设置的目录中了。有些小白同学甚至看都不看直接就存到了C盘，导致C盘越来越臃肿！的安装程序，在安装程序上鼠标右键点击，选择。，从里面随便复制一下，粘贴进去，最后点。看在这么详细份上，给VX公众号点个关注吧！
【ArcGIS Pro微课1000例】0065：制作千层饼多图层叠加效果
右键dem图层，点击符号系统，在右侧的符号系统窗口中，选择拉伸，勾选【显示名称】和【显示全部】，选择高程色带7。由于数据具有高程源，因此可以将数据进行三维显示。右键地面→添加高程源图层。打开ArcGIS PRo，新建一个局部场景，命名为千层饼。设置了高程源数据之后，千层饼一下子就变成了三维形状。数据默认都是在一个平面上，以默认的符号系统显示。到此为止，每个图层均为平面的千层饼已经做好了。将TIN图层的高程偏移设置为-1000。最后将等高线的高程设为2000.移除工程默认加载的图层。默认即可，不需要做修改。
VMware16Pro虚拟机安装教程(超详细)
后期创建虚拟机的时候会让你选择虚拟机存放位置，如果这一步没有做的话，那你每次创建虚拟机的时候都要手动的去选择存放位置。先找一个磁盘空间比较充裕的盘符（不要无脑选C盘），比如我这里E盘空间比较大，我的一些工具、软件等等都会安装在这个盘符里。这样的话，我们在创建虚拟机的时候，就会默认存放在我们设置的目录中了。有些小白同学甚至看都不看直接就存到了C盘，导致C盘越来越臃肿！
使用Google Earth Engine下载JRC全球水体数据
通过Google Earth Engine平台和提供的源代码，研究人员和水资源管理者可以方便地获取和利用这一重要的水资源监测数据集，从而开展相关的研究和决策支持工作。要使用Google Earth Engine下载JRC全球水体数据，首先需要在Google Earth Engine平台上进行注册和登录。JRC全球水体数据是由欧洲联合研究中心开发的高分辨率全球水体分类数据集，覆盖了整个地球的陆地和水域。下载完成后，你可以使用各种遥感数据处理软件来打开和分析这些数据，以满足不同的研究和应用需求。
《民机适航入门指南：从法规学习到项目实践的全面解析》
适航（Airworthiness）是指航空器、其发动机、螺旋桨和其他部件在规定条件下，能够安全飞行并满足有关航空法规规定的条件。简而言之，适航代表了航空器在任何时候都能安全运营的状态。适航在民用航空领域尤为关键，因为飞机必须经过严格的适航认证才能投入商用。这些认证的目标是确保飞机能够在广泛的运行条件下保持飞行安全，从而保护乘客、机组和地面人员的生命财产安全。适航法规覆盖了飞机的整个生命周期，包括设计、制造、测试、运营、维护和报废。
完美解决443端口被vmware占用的问题
有【共享虚拟机】的直接修改或禁用，没有的手动修改配置文件。
YOLOv8轻量化模型瘦身术：深度解析与实战LAMP剪枝 YOLOv8(2021)
YOLOv8模型LAMP剪枝技术解析与实战 本文深入探讨了LAMP剪枝技术在YOLOv8目标检测模型中的应用。针对深度学习模型部署面临的资源限制问题，LAMP剪枝通过最小化L2失真和层自适应稀疏度分配，实现了高效模型压缩。相比传统幅度剪枝的"一刀切"方法，LAMP创新性地将剪枝建模为优化问题，定义LAMP分数来衡量权重重要性，自动确定各层最佳剪枝率。文章从理论基础出发，详细解析了LAMP的核心数学公式和算法流程，并提供了完整的YOLOv8移植实战指南，包括代码结构、剪枝步骤和微调策略。通
解决VMware中Ubuntu虚拟机空间不足以及宿主机空间存储占用越来越多的2个问题
解决VMware中Ubuntu虚拟机空间不足以及宿主机空间存储占用越来越多的2个问题。VMware是当前流行的Windows平台上的虚拟机工具，可以方便快速的进行Ubuntu虚拟机的创建以及虚拟机和宿主机之间的文件拷贝操作，并且可以直接拷贝至其他电脑上，实现虚拟机的整体迁移，本文总结了虚拟机使用过程中不可避免的两个问题，并提供解决方案。（1）虚拟机的磁盘空间不足的问题（2）虚拟机占用宿主机磁盘越来越大的问题这两个问题一个是针对虚拟机内部的使用空间，另外一个是针对虚拟机所在宿主机的使用空间，两者请注意区分。
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")
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件，这是C++版本的破解文件
VMware虚拟机——安装保姆级教程（附安装包）
一、 下载 1、官方正版VMware下载链接：https://pan.quark.cn/s/c9ff7c6e06d7 2、Linux镜像下载（CentOS7）链接：https://pan.quark.cn/s/4df5f93fb83d
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
VMware17Pro虚拟机安装教程
不懂地可以问哦
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
VMware中安装WindowsXP虚拟机详细步骤
博文中详细介绍了如何在VMware虚拟机化软件中安装Windows XP操作系统的虚拟机，以及对虚拟机进行磁盘分区和拍摄快照、还原快照
VMware虚拟机磁盘操作占用过高问题
VMware虚拟机磁盘操作占用过高问题 使用虚拟机运行Linux图形桌面时，经常因为一个网页或者编译某个程序就导致虚拟机卡死，甚至影响主机使用。明明主机内存有8G，分配给虚拟机的内存也不少，为什么就这么卡顿。打开主机上的任务管理器查看发现磁盘占用百分百，原来是磁盘读写的锅。但是我就觉得特别好奇，为什么在虚拟机中打开一个网页会导致长时间的磁盘操作占有...
完美解决虚拟机占用硬盘越来越大、删除快照无效、菜单栏显示不全等问题
解决由于虚拟机占用硬盘越来越大的问题简要说明原因排查尝试解决问题找外援，抱大腿峰回路转，确定问题创建一个表格导入 简要说明 由于工作电脑是256G的SSD（C盘）+1T的机械硬盘（D盘），原本C盘就只用来装一些常用软件，也装不了多少。本着不浪费资源的宗旨，把虚拟机装在了C盘（其实是实在忍不了D盘启动的速度）。然而在用了一段时间后C盘飘红了。 原因排查 最初C盘飘红，我甚至都没有怀疑是由于虚拟机导...
VMware磁盘清理，解决空间占用不断增大的问题
在使用VMware虚拟机时，你可能会遇到磁盘空间不断增大的问题。这是由于虚拟机在使用过程中生成了大量的临时文件和碎片空间。为了解决这个问题，我们可以进行磁盘清理操作，释放不必要的空间。本文将介绍如何通过清理磁盘来解决这个问题。
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