2021-11-07

QT5.14.2离线安装包保姆级教程:断网、选组件、避坑全记录 本文详细介绍了QT5.14.2离线安装包的完整流程,特别针对Windows平台开发者提供断网安装、组件选择及避坑指南。作为QT5系列中最后一个免费离线版本,5.14.2具有免注册、全组件离线安装等独特优势,是开源开发者的理想选择。文章涵盖从环境准备到安装后配置的全方位指导,帮助开发者高效完成安装并避免常见问题。 阅读详情

java笔记

show(new Cat());  // 以 Cat 对象调用 show 方法
Animal a = new Cat();  // 向上转型  
      a.eat();               // 调用的是 Cat 的 eat
      Cat c = (Cat)a;        // 向下转型  
      c.work();        // 调用的是 Cat 的 work

throw throws异常关键字详解

Java 如何抛出异常、自定义异常_风中的劲草-优快云博客_java 自定义异常

void doStuff(Shape s) { 
  s.erase(); 
  // ... 
  s.draw(); 
}
​
Circle c = new Circle(); 
Triangle t = new Triangle(); 
Line l = new Line(); 
doStuff(c); 
doStuff(t); 
doStuff(l); 
//形式参数可为对象

HashSet 基于 HashMap 来实现的,是一个不允许有重复元素的集合。

1.允许有null值

2.无序,不会记录插入的顺序

3.不是线程安全的, 如果多个线程尝试同时修改 HashSet,则最终结果是不确定的。 您必须在多线程访问时显式同步对 HashSet 的 并发访问。

4.HashSet 实现了 Set 接口。

5.HashSet 中的元素实际上是对象,一些常见的基本类型可以使用它的包装类。(全称大写)

import java.util.HashSet; // 引入 HashSet 类
​
public class RunoobTest {
    public static void main(String[] args) {
    HashSet<String> sites = new HashSet<String>();
        sites.add("Google");
        sites.add("Runoob");
        sites.add("Taobao");
        sites.add("Zhihu");
        sites.add("Runoob");  // 重复的元素不会被添加
        System.out.println(sites.contains("Taobao"));   //contain()判断元素是否存在于集合中,返回布尔值
        sites.remove("Taobao");     // 删除元素,删除成功返回 true,否则为 false
        System.out.println(sites.size());   //计算列表 返回n-1
        or (String i : sites) {
            System.out.println(i);      //可用for each循环
        sites.clear();      //删除集合中所有元素
    }
}

//Iterater迭代器
// 引入 ArrayList 和 Iterator 类
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
​
public class RunoobTest {
    public static void main(String[] args) {
        ArrayList<Integer> numbers = new ArrayList<Integer>();
        numbers.add(12);
        numbers.add(8);
        numbers.add(2);
        numbers.add(23);
        Iterator<Integer> it = numbers.iterator();
        while(it.hasNext()) {
            Integer i = it.next();
            if(i < 10) {  
                it.remove();  // 删除小于 10 的元素
            }
        }
        System.out.println(numbers);
    }
}
​
//输出结果:[12, 23]

迭代器是一种设计模式,它是一个对象,它可以遍历并选择序列中的对象,而开发人员不需要了解该序列的底层结构。迭代器通常被称为“轻量级”对象,因为创建它的代价小。

LocalDate localDate = LocalDate.now();
LocalDateTime l1;
l1 = localDate.atTime(12, 30);
//这段代码先通过now()方法获取当前日期的localDate对象,然后调用atTime方法返回的l1对象的时间为当前日期的12点30分。

java8之LocalDate类简介_a3355211200的博客-优快云博客_localdate类 localdate详解

//字符串转换localdate
String str = "2019-01-11";
DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd");
LocalDate localDate = LocalDate.parse(str, formatter);
//返回 1970 年 1 月 1 日与yyyy-MM-dd之间的毫秒数:
​
//我超,报错了,谁来救救孩子
用74LS194和555定时器DIY流水灯:一个经典的数字电路课程设计复盘(附Multisim仿真文件) 本文详细介绍了使用74LS194移位寄存器和555定时器搭建八路彩灯控制器的完整过程,包括硬件选型、电路设计、调试技巧及常见问题解决方案。作为经典的数字电路课程设计,该项目涵盖了EDA工具应用、电路原理图设计和Multisim仿真等核心技能,适合电子工程学习者实践参考。 阅读详情

相关推荐

【数据分享】中国371个城市的坡度矢量数据和excel数据

在城市发展的进程中,地形地貌始终是影响规划决策的关键因素,而坡度作为表征地表倾斜程度的核心指标,更是贯穿于城市建设、生态保护等诸多环节。本文将全面解读中国 371 个城市坡度数据的相关情况,包括数据概况、生成流程、应用场景等内容,为读者呈现一份详尽的坡度数据指南。

qq_39719713的博客 1844

java的多态

Java多态 什么是多态 多态是同一个行为具有多个不同表现形式或形态的能力 多态就是同一个接口,使用不同的实例而执行不同操作 多态性是对象多种表现形式的体现 多态的优点 消除类型之间的耦合关系 可替换性 可扩充性 接口性 灵活性 简化性 多态存在的三个必要条件 继承 重写 父类引用指向子类对象 当使用多态方式调用方法时,首先检查父类中是否有该方法,如果没有,则编译错误;如果有,...

syf_519的博客 241

新手必看:如何用T265和ROS实现无人机室内精准定位(附PX4参数配置)

本文详细介绍了如何使用Intel Realsense T265和ROS实现无人机室内精准定位,包括硬件准备、ROS数据流架构设计、PX4参数配置及系统验证。特别针对视觉SLAM技术在室内环境中的应用,提供了从零搭建到进阶优化的全流程解析,适合无人机开发新手快速上手。

weixin_30642561的博客 404

Java:多态

多态

m0_64923277的博客 253

实战避坑:在Ubuntu 22.04上配置NVIDIA GPU Direct RDMA时,必须搞清的P2P DMA与IOMMU那些事

本文深入探讨在Ubuntu 22.04上配置NVIDIA GPU Direct RDMA时P2P DMA与IOMMU的关键问题,解析PCIe架构中的地址转换、P2P DMA与标准DMA的区别,以及IOMMU对性能的影响。通过实战案例和调优建议,帮助用户避免常见配置陷阱,提升AI训练集群的数据传输效率。

weixin_33720078的博客 444

归结法证明真题分析

本文主要探讨了逻辑证明题的三种核心形式及其解题策略。第一类为A1∧A2∧A3→B的证明,常采用线性、单元、支持策略法等归结法,典型案例包括使用归纳法证明特定逻辑公式,并列举了历年真题。第二类为集合交集证明,典型案例为证明任意集合S和T的交集S∩T是S的子集,需将交集和包含关系用逻辑式表达。第三类为常规归结法证明,真题示例为使用归结法证明特定逻辑蕴含关系。掌握前两类证明方法后,第三类问题自然迎刃而解。

super_mochi1 278

面向对象基础知识学习总结笔记2019-8-26

什么是类?具有相同属性和行为(或者叫功能)的对象的抽象的集合 ---------------------------------------------------------- 类的实例化; 实例---就是一个真实的对象. 实例化就是创建对象的过程,使用new关键字来创建。 Cat cat = new Cat(); Cat cat ;声明一个Cat的对象,对象名为cat cat ...

KevinLoveJava 508

131、高通骁龙影像平台总览:Spectra ISP 各代架构演进与特性对比

摘要:本文深入分析了高通骁龙Spectra ISP从250到780代的架构演进与技术痛点,揭示了各代关键改进与隐藏问题。重点剖析了双ISP带宽分配、AI ISP黑盒决策、温度控制等实战问题,并给出具体解决方案(如寄存器配置、QoS调整等)。文章强调工程师需平衡带宽、功耗与画质的三角关系,建议调试时先关闭AI模块建立基线,关注统计引擎配置,并建立温度监控机制。最后指出理解架构局限比追求完美设计更重要,需要针对不同场景找到合适的妥协方案。(148字)

sundong_81的博客 207

Java三大特性之多态

多态: 多态是同一个行为具有多个不同表现形式或形态的能力 多态就是同一个接口,使用不同的实例而执行不同操作,如下图所示 多态性是对象多种表现形式的体现。 多态的优点 消除类型之间的耦合关系 可替换性 可扩充性 接口性 灵活性 简化性 多态存在的三个必要条件 继承 重写 父类引用指向子类对象 例如: Parent p = new Child(); 当使用多态方式调...

路漫漫其修远兮 吾将上下而求索 194

VS Code下载安装与使用教程

VSCode下载安装与使用教程

weixin_46713695的博客 4万+

19、利用PostGIS进行空间分析:更高效的矢量分析方法

本文介绍了如何利用PostGIS进行高效灵活的矢量空间分析,重点探讨了在选址安静住宅场景中使用缓冲区和距离测量两种方法的实现与优化。通过QGIS与PostGIS结合,演示了数据上传、CTE应用、ST_Intersects与ST_Distance函数对比,并深入分析了横向子查询在提升查询性能和代码可读性方面的优势。文章还比较了不同方法的适用场景,并以房地产开发选址为例展示了完整分析流程,最后总结了PostGIS在空间分析中的强大能力与未来应用前景。

d3e4f的博客 92

Java知识26 多态 (重点巩固)【多测师】

一、多态 多态就是同一个行为有多个不同表现形式和形态的能力 比如: flash界面按F1按键弹出是AS 3帮助文档 在Word下弹就是Word帮助 二、多态存在的三个必要条件 继承、重写、父类引用指向子类对象 Parent p = new Child(); 三、使用多态调用方法时,先检查父类中是否有该方法,没有则编译错误,有 再去调用子类的同名方法 实例如下: abstract c...

多测师_王sir的博客 253

大模型对齐的核心引擎:RLHF三阶段完整技术体系详解——从InstructGPT到ChatGPT与Claude 4.6的工程实践

RLHF从InstructGPT起步,经由ChatGPT、Claude系列的工程实践,已演变为现代大语言模型不可或缺的对齐基础设施。其三阶段流程——SFT构建基础能力基线,奖励模型将人类偏好编码为可微信号,PPO以KL约束驱动策略向偏好分布优化——构成了当代对齐技术的核心骨架。OpenAI的路线侧重于以海量人工标注和多目标奖励建模持续精细化RLHF流程,在规模与工程深度上持续推进;

nmdbbzcl的博客 1065

最新系统之家系统win11 32位官方版v2021.07

最新系统之家系统win11 32位官方版v2021.07是一款全新的电脑系统,用户可以轻松感受到微软在新版本系统方面的强大性。无论开机菜单的实用性还是桌面的简洁性都给用户带来了全新的感受。而且对于海量功能还进行了全面升级,使得用户可以更加简单的全面操作系统,有需要的朋友们赶紧来前来下载吧。 最新系统之家系统win11 32位官方版v2021.07 一、系统特点 1、系统由微软官方正版授权,用户可以随时自由更新系统。 2.连接网络之后自动判断所在时区,防止电脑时间出现问题; 3.智能一键化分区,随时完成系统安

yisago的博客 787

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

深度技术win11 32位全新专业版系统v2021.07

深度技术win11 32位全新专业版系统v2021.07是一款有着多种安装方式可供用户们选择的装机系统,系统优化清理,空间纯使用,无任何垃圾,优化系统运行环境,不影响稳定性,自动安装最新官方驱动,充分发挥所有硬件的最佳性能,非常适合有装机需求的用户。 深度技术win11 32位全新专业版系统v2021.07 一、系统特点 1、确定目标机器的类型。如果是台式电脑,打开数字小键盘关闭键盘更方便。 2、资源管理器最小化时显示完整路径,优化程序响应速度、使用软件更高效! 3、提前激活windows个人设置更新,提高

yisago的博客 774

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

win11 32位官方版原版镜像文件v2021.07

win11 32位官方版原版镜像文件v2021.07是一款微软最新发布的官方版系统,此次更新恢复了右键刷新,用户可以体验到之前的右键刷新的便捷,而且系统自带多种类型的装机工具,可以让你的系统更加符合你的需求。系统延续和保留了windows10系统的特点,使得用户在使用的时候更加轻松的感受到强大的兼容性。 win11 32位官方版原版镜像文件v2021.07 一、系统特点 1、系统由微软官方正版授权,用户可以随时自由更新系统。 2、连接网络之后自动判断所在时区,防止电脑时间出现问题。 3、智能一键化分区,随时

yisago的博客 1634

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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

新萝卜家园win11全新专业版64位系统v2021.07

新萝卜家园win11全新专业版64位系统v2021.07是一款专为游戏玩家准备的电脑操作系统,所需的运行文件也完全集成,实现软件安装运行更加稳定可靠。全新独创系统安装方式。同时应用商店也有了改进优化,保证用户们的使用需求,感兴趣的用户们就快来下载使用该系统吧。 新萝卜家园win11全新专业版64位系统v2021.07 一、系统特点 1、升级手续办完了,你不登记注册也没关系。 2、绑定微软为了找到好的内容,再加上一些,登录使用经验坑会更好。 3、这是原来系统后期的版本。而且,只是改变了部分界面。 4、可能是主

yisago的博客 326

中关村win11 32位全新官方版镜像v2021.07

中关村win11 32位全新官方版镜像v2021.07是一款全新的电脑系统,用户可以轻松感受到微软在新版本系统方面的强大性。无论开机菜单的实用性还是桌面的简洁性都给用户带来了全新的感受。系统自带多种类型的装机工具,可以让你的系统更加符合你的需求,有需要的朋友们赶紧来下载吧。 中关村win11 32位全新官方版镜像v2021.07 一、系统特点 1、系统由微软官方正版授权,用户可以随时自由更新系统。 2.经过多种类型的电脑测试,适用于大部分电脑进行安装; 3.支持一件备份资料文件软件,保证自己的资料不丢失;

yisago的博客 310

新萝卜家园windows11 64位官网正版系统v2021.07

新萝卜家园windows11 64位官网正版系统v2021.07是一款最新的win11旗舰版系统,相对于win10使用更流畅更高效,它完美的继承了上个版本的优点并为了家庭用户服务做出了许多相关优化,操作更人性化更容易上手且系统运行及其稳定。感兴趣的朋友们赶紧来下载吧! 新萝卜家园windows11 64位官网正版系统v2021.07 一、系统特点 1.微软官方最新操作系统,拥有不一样的使用体验; 2.提供传统的磁盘管理控制,让用户可以赋予功能; 3.再次下载删除的数据,系统能够还原保存的内部数据; 4.可以

yisago的博客 656

大地最新win11 32位专业版镜像v2021.07

大地最新win11 32位专业版镜像v2021.07是微软全新推出的电脑操作系统,这里款系统带来全新的功能,如任务栏居中,右键刷新等等,采用最实用、最纯粹的系统,轻松满足用户多样化的系统服务需求,有需要的朋友们赶紧来下载吧。 大地最新win11 32位专业版镜像v2021.07 一、系统特点 1、系统由微软官方正版授权,用户可以随时自由更新系统。 2、系统制作过程断网进行,完全杜绝了系统制作过程中的病毒感染,保证用户使用安全。 3、安装方式多样可自由选择,让用户有多个“备用方案”。 4、加强了系统的兼容性,

yisago的博客 437

大地win11 64位官方版镜像v2021.07

大地win11 64位官方版镜像v2021.07是一款精心设计过的优秀装机系统,支持多种安装方式,系统中的服务项、注册表等,都是经过全面优化,能够很好的兼容各种功能,系统能够专业化的匹配专业的驱动,保证用户们的使用需求,感兴趣的用户们就快来下载使用该系统吧。 大地win11 64位官方版镜像v2021.07 一、系统特点 1、我们可以通过关闭所有分区的所有分区来提高系统的安全性。 2、严查木马病毒。确认电脑安全无毒,点击清除操作删除系统中的垃圾邮件。 3、对不常用的部件进行简化,但不会影响系统的稳定性。通过

yisago的博客 148

深度技术win11旗舰稳定版v2021.07

深度技术win11旗舰稳定版v2021.07是微软最新推出的电脑操作系统,这款系统带来全新的功能,如任务栏居中,右键刷新等等,采用最实用、最纯粹的系统,轻松满足用户多样化的系统服务需求,用户可以在本站一键下载安装,体验最新版本的功能。 深度技术win11旗舰稳定版v2021.07 一、系统特点 1、升级手续办完了,你不登记注册也没关系。 2、系统制作过程断网进行,完全杜绝了系统制作过程中的病毒感染,保证用户使用安全。 3、安装方式多样可自由选择,让用户有多个“备用方案”。 4、加强了系统的兼容性,贴合校园生

yisago的博客 265

深度技术win11 64位正版系统v2021.07

深度技术win11 64位正版系统v2021.07是一款最新的win11旗舰版系统,相对于win10使用更流畅更高效,它完美的继承了上个版本的优点并为了家庭用户服务做出了许多相关优化,操作更人性化更容易上手且系统运行及其稳定。感兴趣的朋友们赶紧来下载吧! 深度技术win11 64位正版系统v2021.07 一、系统特点 1.微软官方最新操作系统,拥有不一样的使用体验; 2.提供传统的磁盘管理控制,让用户可以赋予功能; 3.再次下载删除的数据,系统能够还原保存的内部数据; 4.可以体验快速响应的极速操作模式,

yisago的博客 488

技术员联盟win11旗舰版64位系统v2021.07

技术员联盟win11旗舰版64位系统v2021.07是微软最新推出的电脑操作系统,这款系统带来全新的功能,如任务栏居中,右键刷新等等,采用最实用、最纯粹的系统,轻松满足用户多样化的系统服务需求,用户可以在本站一键下载安装,体验最新版本的功能。 技术员联盟win11旗舰版64位系统v2021.07 一、系统特点 1、升级手续办完了,你不登记注册也没关系。 2、系统制作过程断网进行,完全杜绝了系统制作过程中的病毒感染,保证用户使用安全。 3、安装方式多样可自由选择,让用户有多个“备用方案”。 4、加强了系统的兼

yisago的博客 540

2021-07-11

hello

qq_44064378的博客 129
上一篇: 2021-10-28
下一篇: 2021年11月21日
binaryyy
博客等级 码龄5年 118粉丝 20原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值