DirectX修复工具常见问题解答

DirectX修复工具使用全攻略:DirectX修复工具使用技巧与常见问题解答 DirectX修复工具是一款专为解决DirectX组件问题而设计的实用程序,它能够帮助用户快速检测和修复因DirectX错误导致的游戏或软件运行异常。以下是DirectX修复工具的使用全攻略,包括使用技巧和常见问题解答。 阅读详情
AI摘要

本文详细解答了DirectX修复工具使用过程中遇到的常见问题,包括错误代码解释、程序版本区别、升级方法、更新失败处理、系统兼容性、游戏问题解决、DirectX组件修复、系统检测与修复、软件安全、日志文件使用、用户反馈流程及与开发者交流方式等。

    经常有人在网上发帖询问DirectX修复工具的一些问题,但是有些问题的回答并不够准确。因此作者在这里把一些常见的问题列出,供大家参考。

    For English version of Q&A, please refer to the corresponding "txt" file attached under the programme folder.


问题1:XP系统上运行软件时出现0xc0000135的错误,怎么回事?
答:Windows XP SP3系统用户需先安装Microsoft .NET Framework 2.0或更高版本才可运行本程序,详情请见“致Windows XP用户.txt”文件。

问题2:文件夹里为什么有两个“DirectX Repair”程序,他们有什么区别?
答:“DirectX Repair.exe”为通用版程序,可以兼容Windows XP(需先安装.NET 2.0,详情请参阅“致Windows XP用户.txt”文件)、Windows Vista、Windows 7、Windows 8(需要先按系统提示开启.NET 3.5)、Windows 8.1(需要先按系统提示开启.NET 3.5)、Windows 10(需要先按系统提示开启.NET 3.5);“DirectX_Repair_win8_win10.exe”为特别版程序(基于.NET 4.0开发),可以在Windows 8和Windows 10系统上直接运行。这两个程序的功能完全相同。

问题3:我下载的是标准版或是在线修复版,怎么将程序升级成增强版?
答:首先来说,各个版本之间,主程序完全相同,标准版等只是缺少相应的扩展数据包,因此无法进行增强式修复(即修复c++)。因此,可以通过补全扩展包的形式使标准版等直接成为增强版。本程序自V3.5版起,自带扩展功能。只要在主界面的“工具”菜单下打开“选项”对话框,找到“扩展”标签,点击其中的“开始扩展”按钮即可。扩展过程需要Internet连接,扩展成功后重新运行程序即可使新的数据包生效。扩展用时根据网络速度不同而不同,最快仅需22秒(平均速度约4MB/s),最慢需要数分钟,烦请耐心等待。

问题4:我从某些网站下载的就是增强版,为什么弹出更新c++对话框时显示c++ 2015 Redistributable Package的条目是灰色的并且不能修复?或是我从日志文件看修复后c++ 2015的状态仍是“-”?
答:这是由于某些网站有上传文件大小的限制,如果超过限制则无法上传。由于c++数据包占用空间较大,为了满足这些网站的上传要求,因此上传的程序扩展包中未包含c++ 2015。无需担心,此时只需按照上面“问题3”的方法进行扩展,成功后程序即可成为完整增强版。扩展成功后再次运行程序即可实现c++ 2015的修复。备注:此问题只是以c++ 2015为例,如果其他c++组件(如c++ 2005,c++ 2008,c++ 2010,c++2012,c++2013)呈现问题中描述的状态,均按照此方法进行扩展即可。

问题5:我在有的电脑上使用标准版或在线修复版修复DirectX后,程序弹出c++组件仍异常的提示,让我使用增强版再修复;而在有些其他电脑上使用标准版修复完成后,却没有这个提示(此时我感觉c++仍有问题)。这是什么原因?
答:本程序致力于解决0xc000007b错误,因此只有在程序检测到系统中c++存在异常,可能导致0xc000007b问题,而修复时又没有使用增强版修复相应c++时,才会弹出此提示。而对于那些根本没有安装c++的系统,程序则不会提示。理论上讲,本程序完全可以解决c++未安装所带来的任何错误(如提示缺少msvcr120.dll文件等),但之所以程序在这些系统上不做任何提示,是考虑到绝大部分电脑都会缺失c++组件,如果均进行提示,则此提示将变成必出现的提示,所有用户都需要使用增强版进行再次修复,失去了标准版存在的意义。

问题6:部分文件修复失败怎么办?
答:可以以安全模式引导系统(具体方法百度可查),然后再用本程序进行修复即可成功。

问题7:全部文件的状态都是下载失败或失败,这是怎么回事?
答:在极个别的电脑上,由于系统核心组件异常,导致程序在检测时无法调用系统组件而产生此问题。此时请在程序的“工具”菜单下“选项”对话框中,将“安全级别”改为“低”即可。更改后再进行修复即可正确完成相关操作。

问题8:该软件能支持64位操作系统吗?
答:能。程序在编程时已经充分考虑了不同系统的特性,可以完美支持64位操作系统。并且,程序有自适应功能,可以自动检测操作系统版本、位数,无需用户进行设置。

问题9:玩游戏出现闪退、黑屏、卡屏、卡死、帧数低、打太极等问题,修复后仍不能解决?
答:该问题的可能原因较多,比如DirectX有问题,c++有问题。使用DirectX修复工具增强版即可解决由这两种情况所导致的问题。如果修复后仍不能解决,则可能有三种原因:第一,游戏有问题(或破解补丁有问题),建议从别的网站上重新下载;第二,显卡驱动没装好(这种情况较多),建议重装显卡驱动;第三,硬件配置不够。

问题10:出现DirectDraw、Direct3D、AGP纹理加速不可用,修复后仍不能解决?
答:本程序的V3.2版本之后新增了一个开启该加速的功能,请先尝试使用该功能进行修复。如果修复后仍不能解决,则通常是由于显卡驱动有问题造成的,建议到显卡官网下载最新驱动安装即可。

问题11:本程序是只能修复C盘中的DirectX吗?其他盘中的如何修复?
答:本程序不是只能修复C盘中的DirectX,而是修复当前系统所在磁盘的DirectX。如果您的操作系统安装在了C盘,则程序会修复C盘中的DirectX,如果您的操作系统安装在了D盘,则程序会修复D盘中的DirectX,其他以此类推。如果您的系统中有多个操作系统,则修复只能针对当前运行的操作系统,无法修复其他操作系统。因为未运行的操作系统程序无法检测其完整性,因此也就无法修复。如果您想修复计算机中的多个操作系统,请分别用这些操作系统启动,然后再调用本程序进行修复即可。

问题12:网上有人说修复某某软件的错误时最好用本程序的V1.2版或者V2.1版,不要用本程序的最新版本,这是怎么回事?
答:作为软件作者,我可以很负责并且很权威的告诉你,新版本的程序一定比旧版本更好用。旧版本能解决的问题新版本也一定能解决,旧版本解决不了的问题,新版本也可能能解决。因此不要在意网上的这些说法,作者建议所有用户都使用本程序的最新版本。

问题13:该软件包含的DirectX是什么版本的?
答:本软件集成了最新版的DirectX Redist(Jun2010),其中包含DirectX 9.0、DirectX 10.0、DirectX 10.1以及DirectX 11的全部文件,程序会根据您的系统自动修复需要修复的文件,无需用户进行设置。所有的DX组件都有微软的数字签名,请放心。

问题14:我的Windows 7用的是DirectX 11,该软件可以修复吗?
答:可以。如上问所说,软件中包含了DirectX 11的文件。

问题15:我的游戏运行时出现0xc000007b错误,能用本软件修复吗?
答:能。详情请参考:http://blog.youkuaiyun.com/vbcom/article/details/6070705

问题16:我的游戏运行时出现某某内存(0xcxxxxxxxx)不能为Read或Written,能用本软件修复吗?
答:不一定能解决问题。因为造成这个问题的可能原因很多,比如软件有问题,没有安装c++、系统有问题、显卡驱动没装好等等。建议到网上搜索有关此问题的对应解决办法,如果条件允许的话,重装电脑可以解决此问题。

问题17:玩游戏时显示需要安装DirectX8.1或以上版本,可我已经装了,并用本程序修复过了,为什么还是不行?
答:魔兽出现这个问题的概率较高。该问题是由于显卡驱动有问题造成的,建议重装显卡驱动。

问题18:为什么经本软件检测修复后游戏仍不能运行?
答:如果使用了本软件进行修复,请确保您的游戏目录下没有自行拷贝的dll文件。若您之前自己从网上下载过dll文件并拷贝到系统,请将它们全部删除后再用本软件进行修复。同时,造成软件、游戏不能运行的原因还有很多,如果确认DirectX已经没有问题,请参考:http://blog.youkuaiyun.com/vbcom/article/details/6218535

问题19:修复失败会对我的系统有什么影响吗?
答:本程序只是一个工具软件,不会对系统有任何影响,请放心。

问题20:360安全卫士提示我说程序有可疑行为这是怎么回事?
答:由于DirectX组件存在于系统文件夹内,本程序修复时需要修改系统文件夹中的相关内容,因此修复时360可能会进行提示。请选择允许操作以便本程序能够进行修复。请各位用户放心,本程序不会对系统造成破坏。如果您很在意这个提示并且不信任本程序的话,请不要用本程序进行修复,直接删除本程序即可。

问题21:程序中的DirectX 诊断工具是怎么回事?
答:该功能是调用了系统自带的DirectX诊断工具,该工具可以检测诸如系统支持的最高DirectX版本等基本信息,并且可以检测软件、硬件以及驱动是否存在问题。检测的信息可以有助于修复您的问题。如果您对这些信息不甚了解,则可忽略本功能。

问题22:日志文件是怎么回事?
答:日志文件可以记录您的检测与修复结果,这样在出现问题时可以及时分析查找原因。日志记录功能默认开启,建议您不要关闭,也不要更改模式。

问题23:怎么查看日志文件?
答:点击本程序“文件”菜单中的“查看日志文件”按钮即可查看日志文件。

问题24:用户反馈是什么意思?
答:您可以在用户反馈程序中发送反馈信息给软件作者。您可以点击程序的“帮助”菜单中的“用户反馈”按钮启动反馈程序。如果本程序成功解决您的问题,您可以发送反馈告知作者以便有所参考;如果本程序没有解决您的问题,您也可以发送反馈告知作者以便共同解决问题。

问题25:如何和软件作者进行交流?
答:您可以通过反馈程序与作者交流。如果反馈程序遇到网络繁忙无法使用时您也可以通过E-mail与作者交流。E-mail地址请参考程序的“帮助”菜单中的“关于”按钮。
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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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