5招彻底清理C盘,瞬间腾出20G空间

C盘清理技巧分享的技术文章大纲

清理系统垃圾文件

Windows系统在使用过程中会产生大量临时文件、日志和缓存文件,通过磁盘清理工具可以快速删除这些无用文件。打开“此电脑”,右键点击C盘选择“属性”,在“常规”选项卡中点击“磁盘清理”,勾选需要清理的项目如“临时文件”、“回收站”等。

卸载不常用的程序

控制面板中的“程序和功能”可以查看已安装的软件列表,按大小排序后卸载占用空间大且不常用的应用程序。对于顽固软件,可使用第三方卸载工具如Revo Uninstaller彻底清除残留文件和注册表项。

转移大型文件到其他分区

检查C盘中用户目录下的“下载”、“文档”、“视频”等文件夹,将大型媒体文件或工程文件迁移到其他分区。可通过修改文件夹属性中的“位置”选项卡,将默认路径指向非系统盘。

压缩系统文件

对于Windows 10/11系统,启用CompactOS功能可以压缩系统文件节省空间。以管理员身份运行命令提示符,执行命令:

compact /compactos:always

该操作可减少系统文件占用空间约2-4GB,注意可能轻微影响性能。

禁用休眠文件

如果不需要使用休眠功能,可通过命令删除hiberfil.sys文件。以管理员身份运行:

powercfg -h off

此操作可释放与内存大小相当的空间(通常数GB)。

清理Windows更新缓存

Windows更新后会保留旧版本系统文件,占用大量空间。在“设置”>“系统”>“存储”中点击“临时文件”,勾选“Windows更新清理”进行删除。也可使用DISM工具清理:

DISM /Online /Cleanup-Image /StartComponentCleanup

调整虚拟内存设置

虚拟内存默认存储在C盘,可将其转移到其他分区。打开“系统属性”>“高级”>“性能设置”>“高级”>“虚拟内存”,取消“自动管理”,选择其他驱动器并设置自定义大小。

使用存储感知功能

Windows 10/11的存储感知功能可自动清理临时文件和回收站内容。在“设置”>“系统”>“存储”中开启该功能,并配置自动运行频率和清理规则。

分析磁盘空间占用

使用TreeSize Free或WinDirStat等工具可视化分析C盘空间占用情况,精准定位大容量文件夹和文件。这些工具以树状图和色块形式直观展示各目录占比。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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