配置2003

本文介绍了Windows系统登录和关机的设置方法。登录设置可通过输入命令行、修改注册表、使用应用软件(如TweakUI 2.10汉化版)实现自动登录;关机设置可通过编辑组策略、修改注册表、电源巧设置来完成。多数方法基于改动系统注册表,不过仅适用于个人单机。

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  如何才能让Windows 2003实现自动登录及普通关机呢?在此以Windows 2003 Server Enterprise Edition(企业版)为例,通过以下方法可以实现:

  一、登录的设置

  1、输入命令行

  打开“开始”→“运行”,在“运行”一栏中输入“Rundll32 netplwiz.dll,UsersRunDll”命令打开用户帐户窗口(注意区分大小写),去除“要使用本机,用户必须输入用户名密码”复选框中的勾号。

  这样在下次登录时就可自动登录了。若要选择不同的帐户,只要在启动时按“Shift”键就可以了。

  2、修改注册表

  通过改动注册表可实现自动登陆,方法是打开“开始”→“运行”,在“运行”一栏中输入“Regedit”命令打开注册表编辑器,依次打开HKEY_LOCAL_MACHIN/SOFTWARE/Microsoft/Windows NT/CurrentVersion/Winlogon,在右侧窗口分别新键字符串值autoadminlogon:键值为1;defaultpassword:键值为自动登陆用户的密码。其中在注册表中有defaultusername这个字符串值,其默认键值是Administrator,您也可将它更改为自己所需要的管理员帐号。

  3、应用软件

  软件名称:TweakUI 2.10 汉化版

  下载地址: http://down1.tech.sina.com.cn/download/downContent/2004-03-16/7296.shtml

    该软件用法简单,将它下载、安装后,双击该程序,在出现的窗口中点击“登录”→“自动登录”,将“系统启动时自动登录”前的复选框打上勾号,

  点击“应用”按钮后,在弹出的对话框中输入并确认密码,最后按“确定”即可。

  二、关机的设置

  1、编辑组策略

  打开“开始”-“运行”,在“打开”一栏中输入“gpedit.msc”命令打开组策略编辑器,依次展开“计算机配置”→“管理模板”→“系统”,双击右侧窗口出现的“显示‘关闭事件跟踪程序’”,将“未配置”改为“已禁用”即可。

  2、修改注册表

  打开“开始”→“运行”,在“运行”一栏中输入“Regedit”命令打开注册表编辑器,依次打开HKEY_LOCAL_MACHINE/SOFTWARE/Policies/Microsoft/Windows NT,新建一个项,将其取名为“Reliability”,而后在右侧窗口中再新建一个DWORD值,取名为“ShutdownReasonOn”,将它的值设为0就可以了。

  3、电源巧设置

  进行电源设置最为简便,只要依次打开“开始”“控制面板”“电源选项”,在出现“电脑选项属性”点选“高级”选项卡,将“在按下计算机电源按钮时”设置为“关机”,然后按“确定”完成。当您需要关机时,只要直接揿下电脑主机上的电源开关或键盘上的Power键(需主板支持)就可直接完成关机动作了。

  以上种种方法其实都是异曲同工:

  大部分方法的原理都是基于对系统注册表进行相应的改动,只是实现手段有难易之分而已,对此有兴趣的朋友不妨多加尝试。

  小提示:以上用法仅限于个人用户单机使用,如果您的电脑为网络中的服务器或者有其它重要资料,为了安全还是建议沿用Windows 2003的默认设置为宜。

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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