win10系统设置开机自动清理回收站的教程

本文介绍了一种设置电脑在开机时自动清理回收站的方法,通过在启动文件夹中创建一个快捷方式并输入特定命令,可以避免C盘因回收站垃圾文件堆积造成的负担。

在使用电脑的时候,如果我们删除了一些文件,那么这些文件一般会放置在回收站了。但是时间久了,回收站就会堆积比较多的垃圾文件,而且有时候我们还可以会忘记清理,这样容易给C盘造成负担。而我们可以通过设置电脑开机自动清理,就不用担心忘记了。下面就来看一下电脑如何设置开机自动清理回收站吧!

 

操作过程:

 

1、进入“启动”文件夹,可在“运行”中执行【shell:Startup】

 

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2、在该文件夹中,在空白处右键-"新建快捷方式"

 

2.png

 

3、然后,在对象位置中输入以下内容,点击“下一步”继续

 

【cmd.exe /c “echo Y|PowerShell.exe -NoProfile -Command Clear-RecycleBin】

 

3.png

 

4、随后,为快捷方式命名,可自定义为“回收站”,点击“完成”

 

4.png

 

5、你还可以为这个快捷方式更换图标,右键单击快捷方式,选择“属性”

 

5.png

 

6、然后,点击“自定义”选项卡中的 “更改图标”,在弹出窗口中选择喜欢的图标,点击“确定即可”

 

6.png

 

7.png

 

本文来源于系统天地,转载请注明出处

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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