运行中的 DOS (大全)

windows dos命令大全 一、windows DOS命令概述 Windows的dos命令又是Windows的CMD命令。而cmd命令又是原来MS-DOS系统保留下来。 DOS来源路径与配置对应的命令资源配置在windows的环境变量中: Windows DOS命令是基于配置好的Path环境变量,对DOS命令在Path路径中依次从前至后搜寻到对应命名的可执行入口。 也就是可以自行编写一些DOS程序,C、Java、Pe 阅读详情
 
gpedit.msc-----组策略                                 sndrec32-------录音机
Nslookup-------IP地址侦测器                           explorer-------打开资源管理器
logoff---------注销命令                               tsshutdn-------60秒倒计时关机命令
lusrmgr.msc----本机用户和组                           services.msc---本地服务设置
oobe/msoobe /a----检查XP是否激活                      notepad--------打开记事本
cleanmgr-------垃圾整理                               net start messenger----开始信使服务
compmgmt.msc---计算机管理                             net stop messenger-----停止信使服务
conf-----------启动netmeeting                         dvdplay--------DVD播放器
charmap--------启动字符映射表                         diskmgmt.msc---磁盘管理实用程序
calc-----------启动计算器                             dfrg.msc-------磁盘碎片整理程序
chkdsk.exe-----Chkdsk磁盘检查                         devmgmt.msc--- 设备管理器
regsvr32 /u *.dll----停止dll文件运行                  drwtsn32------ 系统医生
rononce -p ----15秒关机                               dxdiag---------检查DirectX信息
regedt32-------注册表编辑器                           Msconfig.exe---系统配置实用程序
rsop.msc-------组策略结果集                           mem.exe--------显示内存使用情况
regedit.exe----注册表                                 winchat--------XP自带局域网聊天
progman--------程序管理器                             winmsd---------系统信息
perfmon.msc----计算机性能监测程序                     winver---------检查Windows版本 
sfc /scannow-----扫描错误并复原
taskmgr-----任务管理器(2000/xp/2003)

 

开始-运行 系列命令

这些东西平时不好找,看到了,就不要错过...
winver---------检查Windows版本 
wmimgmt.msc----打开windows管理体系结构(WMI) 
wupdmgr--------windows更新程序 
wscript--------windows脚本宿主设置 
write----------写字板 
winmsd---------系统信息 
wiaacmgr-------扫描仪和照相机向导 
winchat--------XP自带局域网聊天
mem.exe--------显示内存使用情况 
Msconfig.exe---系统配置实用程序 
mplayer2-------简易widnows media player 
mspaint--------画图板 
mstsc----------远程桌面连接 
mplayer2-------媒体播放机 
magnify--------放大镜实用程序 
mmc------------打开控制台 
mobsync--------同步命令
dxdiag---------检查DirectX信息 
drwtsn32------ 系统医生 
devmgmt.msc--- 设备管理器 
dfrg.msc-------磁盘碎片整理程序 
diskmgmt.msc---磁盘管理实用程序 
dcomcnfg-------打开系统组件服务 
ddeshare-------打开DDE共享设置 
dvdplay--------DVD播放器
net stop messenger-----停止信使服务 
net start messenger----开始信使服务 
notepad--------打开记事本 
nslookup-------网络管理的工具向导 
ntbackup-------系统备份和还原 
narrator-------屏幕“讲述人” 
ntmsmgr.msc----移动存储管理器 
ntmsoprq.msc---移动存储管理员操作请求 
netstat -an----(TC)命令检查接口
syncapp--------创建一个公文包 
sysedit--------系统配置编辑器 
sigverif-------文件签名验证程序 
sndrec32-------录音机 
shrpubw--------创建共享文件夹 
secpol.msc-----本地安全策略 
syskey---------系统加密,一旦加密就不能解开,保护windows xp系统的双重密码 
services.msc---本地服务设置 
Sndvol32-------音量控制程序 
sfc.exe--------系统文件检查器 
sfc /scannow---windows文件保护
tsshutdn-------60秒倒计时关机命令 
tourstart------xp简介(安装完成后出现的漫游xp程序) 
taskmgr--------任务管理器
eventvwr-------事件查看器 
eudcedit-------造字程序 
explorer-------打开资源管理器
packager-------对象包装程序 
perfmon.msc----计算机性能监测程序 
progman--------程序管理器
regedit.exe----注册表 
rsop.msc-------组策略结果集 
regedt32-------注册表编辑器 
rononce -p ----15秒关机 
regsvr32 /u *.dll----停止dll文件运行 
regsvr32 /u zipfldr.dll------取消ZIP支持
cmd.exe--------CMD命令提示符 
chkdsk.exe-----Chkdsk磁盘检查 
certmgr.msc----证书管理实用程序 
calc-----------启动计算器 
charmap--------启动字符映射表 
cliconfg-------SQL SERVER 客户端网络实用程序 
Clipbrd--------剪贴板查看器 
conf-----------启动netmeeting 
compmgmt.msc---计算机管理 
cleanmgr-------垃圾整理 
ciadv.msc------索引服务程序
osk------------打开屏幕键盘 
odbcad32-------ODBC数据源管理器 
oobe/msoobe /a----检查XP是否激活 
lusrmgr.msc----本机用户和组 
logoff---------注销命令
iexpress-------木马捆绑工具,系统自带
Nslookup-------IP地址侦测器
fsmgmt.msc-----共享文件夹管理器
utilman--------辅助工具管理器
gpedit.msc-----组策略

 
dos命令大全 前言 正文 一)MD——建立子目录   1.功能:创建新的子目录  2.类型:内部命令  3.格式:MD[盘符:][路径名]〈子目录名〉  4.使用说明:  (1)“盘符”:指定要建立子目录的磁盘驱动器字母,若省略,则为当前驱动器;  (2)“路径名”:要建立的子目录的上级目录名,若缺省则建在当前目录下。  例:(1)在C盘的根目录下创建名为FOX的子目录;(2)在FOX子目录下 阅读详情

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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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