超极本ghost系统时不小心分区了,其它盘的数据如何找到

 

    重新分区是因为在重装系统时,选择了错误的选项导致全盘分区了,装完之后文件全部丢失。想要恢复丢失盘的文件,需要注意,别往现在的这个盘存入新的文件(因为现在存入的文件可能会覆盖原先DEF盘的文件)。可以把硬盘拆下来挂到别的电脑当副盘或者接个移动硬盘,把数据恢复到移动硬盘里。具体的恢复方法看下文了解。

工具/软件:流星数据恢复软件

步骤1:先百度搜索并下载程序运行后,直接双击需要恢复的分区,然后解压再右击软件图标选择《以管理员身份运行》软件。

步骤2:程序运行后,直接双击需要恢复的物理盘,重新分区需要从物理盘恢复数据。

步骤3:等待程序扫描完成一般需要几分钟到半个小时,稍微耐心等下即可。

步骤4:软件找出资料后,放到《恢复的分区》目录中。

步骤5:将想要恢复的资料勾上,右击选择《复制勾选的文件》,程序会将勾上的文件拷贝出来。

步骤6:最后一步只需要等待软件将文件拷贝完毕就可以了 。

注意事项1:重新分区恢复出来的数据需要暂时保存到其它盘里。

注意事项2:想要恢复重新分区需要注意,在数据恢复之前,不要往C盘存入新的文件。

转载于:https://my.oschina.net/u/3908538/blog/1860036

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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