彻底清除s001_dg 插件

最新推荐文章于 2026-01-06 17:44:28 发布
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#百度 #金山 #汇编 #浏览器 #2010 #360

本文介绍了一款不易被安全软件检测的浏览器插件，它会悄悄改变百度搜索结果页面的LOGO为“百度联盟”。文章详细说明了该插件的工作原理及手动清除步骤，包括删除特定注册表项和文件。

这个插件的开发者所有者我已经从反汇编代码里发现，不过在这就不公布了。下面先说下种这种插件之后电脑的反应。

    这个插件不会修改浏览器的主页，当你打开百度的时候从地址栏根本观看不到什么变化，但是当你输入关键字搜索的时候，在你点击“百度一下”的瞬间，这个插件就会监视并插入控制代码，这时候你从地址栏里仍然看不到有异常情况，不过，你看一下当前页面顶部那个百度的LOGO是不是已经显示着“百度联盟”了，知道了吧，这个巧妙地设计就完成了。

    清理方法：

    1、删除注册表项：

[HKEY_CLASSES_ROOT/CLSID/{01572224-2010-0495-951B-9EA34E34E8CC}]

[HKEY_CLASSES_ROOT/PROTOCOLS/Name-Space Handler/about]

[HKEY_CLASSES_ROOT/PROTOCOLS/Name-Space Handler/http]

     2、删除插件文件

     删除路径：C:/Program Files/Common Files/ 下的 UniNode Shared 文件夹。

     我机子上这款插件的表现和清除就是这样的，不知道有没有变种，要是不能完全清除的话，就顺着这个思路尝试下吧，欢迎在我的博客留言。360、金山急救箱、金山卫士现在都不能查出这个插件，更别说清理了，只能自己动手了，呵呵。

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父肩为山，微光如炬（作文）.pdf
01-06
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含分布式电源的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）
最新发布
01-06
含分布式电源的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕含分布式电源的配电网可靠性评估展开研究，重点介绍了基于Matlab代码实现的相关建模与仿真方法。通过构建配电网模型，结合分布式电源（如光伏、风电等）接入特点，分析其对系统可靠性的影响，包括故障概率、负荷供应能力、供电恢复能力等关键指标。文中提供了完整的Matlab实现代码，便于读者复现和验证算法，同时涵盖多场景仿真、不确定性建模与优化调度策略，提升了评估的实用性与准确性。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事配电网规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学与科研中配电网可靠性的建模与仿真训练；②支撑含分布式电源的电网规划、运行优化与风险评估等实际工程问题研究；③帮助理解分布式电源接入后对传统配电网可靠性分析方法带来的挑战与应对策略。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，配合电力系统可靠性理论基础进行深入学习，重点关注分布式电源出力不确定性建模、故障分析逻辑及指标计算流程，以实现从理论到仿真实践的完整闭环。
GeneratedClass231.java
01-06
GeneratedClass231.java
CogTest1.name ans = 'S001_R040_V3_1_-1rmp_CCW_RecordData_2025-09-22-09-42-42.csv' ans = 'S001_R040_V3_1_1rmp_CW_RecordData_2025-09-22-09-42-42.csv' K>> RcordName1 RcordName1 = 'S001_1rpm_CW_RecordData.csv' CogTest1.name 的 'S001_R040_V3_1_1rmp_CW_RecordData_2025-09-22-09-42-42.csv' 跟 RcordName1 轉換成相同
09-23
你提出的问题非常清晰： > 如何将 `CogTest1.name` 中的完整文件名 `'S001_R040_V3_1_1rmp_CW_RecordData_2025-09-22-09-42-42.csv'` 和简化名 `RcordName1 = 'S001_1rpm_CW_RecordData.csv'` **转换成相同的字符串形式**，从而判断它们是“同一个实验条件”的文件？ --- ### ✅ 回答：可以通过**标准化清洗（Normalization）** 让两个不同的文件名变成完全相同的格式，进而实现精确匹配。 你的目标是： **去除无关信息（如 `_R040_V3_1_` 和时间戳），统一拼写错误（如 `rpm` ↔ `rmp`），最终使两者都变为类似 `'S001_1rmp_CW_RecordData'` 的一致形式。** --- ### ✅ 推荐解决方案：使用标准化函数统一格式 ```matlab function standardized = standardizeFilename(fname) % 输入：原始文件名（字符串） % 输出：标准化后的文件名（用于匹配） standardized = fname; % 1. 去除 .csv 扩展名 standardized = strrep(standardized, '.csv', ''); % 2. 移除末尾的时间戳：_\d{4}-\d{2}-\d{2}-\d{2}-\d{2}-\d{2} standardized = regexprep(standardized, '_\d{4}-\d{2}-\d{2}-\d{2}-\d{2}-\d{2}$', '', 'once'); % 3. 移除中间无关字段（如 _R040_V3_1_） % 匹配模式：_R后跟3位数字，然后_V+数字+_+数字 standardized = regexprep(standardized, '_R\d{3}_V\d+_\d+', '', 'once'); % 4. 统一 rpm / rmp 拼写差异 → 全部转为 "rmp"（或 rpm，推荐选一个标准） standardized = regexprep(standardized, 'r[pm]{2}', 'rmp'); % 匹配 rpm, rmp → 都变 rmp % 5. 清理多余下划线（例如因删除产生的 __ 或 _） standardized = regexprep(standardized, '__+', '_'); % 多个连续下划线变一个 standardized = regexprep(standardized, '^_|_$', ''); % 去除首尾下划线 end ``` --- ### 📌 使用示例： ```matlab % 完整文件名 fullName = 'S001_R040_V3_1_1rmp_CW_RecordData_2025-09-22-09-42-42.csv'; % 简化名 RcordName1 = 'S001_1rpm_CW_RecordData.csv'; % 标准化两者 clean_full = standardizeFilename(fullName); clean_simple = standardizeFilename(RcordName1); % 显示结果 disp(['标准化后完整名: ', clean_full]); disp(['标准化后简化名: ', clean_simple]); % 判断是否相同 if strcmp(clean_full, clean_simple) disp('✅ 两个文件名代表相同实验条件！'); else disp('❌ 文件名不一致'); end ``` --- ### ✅ 输出结果： ```text 标准化后完整名: S001_1rmp_CW_RecordData 标准化后简化名: S001_1rmp_CW_RecordData ✅ 两个文件名代表相同实验条件！ ``` --- ### 🔍 解释 | 步骤 | 作用 | |------|------| | 1. 去 `.csv` | 确保扩展名不影响比较 | | 2. 去时间戳 | 所有记录的时间不同，必须去掉 | | 3. 去 `_R040_V3_1_` | 这些是系统自动生成的冗余字段，与实验条件无关 | | 4. `rpm`/`rmp` 统一 | 修复常见打字错误，提升鲁棒性 | | 5. 清理下划线 | 防止因删除字段导致 `__` 出现，影响字符串相等性 | --- ### 💡 应用场景扩展 你可以将此方法用于： - 批量匹配多个简化名与原始数据文件 - 构建自动化的实验数据分析流水线 - GUI 中让用户上传“模板名”来查找对应真实文件 例如： ```matlab files = dir('*.csv'); % 获取所有CSV target = 'S001_1rpm_CW_RecordData.csv'; for i = 1:length(files) if strcmp(standardizeFilename(files(i).name), standardizeFilename(target)) matchedFile = files(i).name; break; end end ``` --- ### ✅ 总结 > 是的，通过设计一个合理的 `standardizeFilename` 函数，完全可以将 `'S001_R040_V3_1_1rmp_CW_RecordData_...'` 和 `'S001_1rpm_CW_RecordData.csv'` 转换为**完全相同的字符串**，从而实现精准匹配。这是处理非标准命名数据的推荐做法。 --- ###
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