运行菜单常用命令 [操作系统]

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最新推荐文章于 2026-05-04 08:03:19 发布 238 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
1mmc------------打开控制台 2 rsop.msc-------组策略结果集

3 mobsync--------同步命令 4 regedt32-------注册表编辑器

5dxdiag---------检查DirectX信息 6 rononce -p ----15秒关机

7drwtsn32------ 系统医生 8 regsvr32 /u *.dll----停止dll文件运行

9devmgmt.msc--- 设备管理器 10 regsvr32 /u zipfldr.dll------取消ZIP支持

11dfrg.msc-------磁盘碎片整理程序 12 dcomcnfg-------打开系统组件服务

13 cmd.exe--------CMD命令提示符 14 chkdsk.exe-----Chkdsk磁盘检查

15diskmgmt.msc---磁盘管理实用程序 16 certmgr.msc----证书管理实用程序

17ddeshare-------打开DDE共享设置 18 dvdplay--------DVD播放器

19net stop messenger-----停止信使服务 20 lusrmgr.msc----本机用户和组

21compmgmt.msc---计算机管理 22 calc-----------启动计算器

23cleanmgr-------垃圾整理 24 logoff---------注销命令

25ciadv.msc------索引服务程序 26 charmap--------启动字符映射表

27osk------------打开屏幕键盘 28 odbcad32-------ODBC数据源管理器

29 cliconfg-------SQL SERVER 客户端网络实用程序

30oobe/msoobe /a----检查XP是否激活

31iexpress-------木马捆绑工具，系统自带 32 Clipbrd--------剪贴板查看器

33Nslookup-------IP地址侦测器 34 conf-----------启动netmeeting

35fsmgmt.msc-----共享文件夹管理器 36 utilman--------辅助工具管理器

37compmgmt.msc---计算机管理 38 cleanmgr-------垃圾整理

39gpedit.msc-----组策略 40 osk------------打开屏幕键盘

41net start messenger----开始信使服务 42 ciadv.msc------索引服务程序

43notepad--------打开记事本 44mem.exe--------显示内存使用

45nslookup-------网络管理的工具向导 46 oobe/msoobe /a----检查XP是否激活

47ntbackup-------系统备份和还原 48 eventvwr-------事件查看器

49narrator-------屏幕“讲述人” 50eudcedit-------造字程序

51ntmsmgr.msc----移动存储管理器 52ntmsoprq.msc---移动存储管理员操作请求

53iexpress-------木马捆绑工具，系统自带 54 explorer-------打开资源管理器

55netstat -an----(TC)命令检查接口 56 Nslookup-------IP地址侦测器

57syncapp--------创建一个公文包 58 fsmgmt.msc-----共享文件夹管理器

59sysedit--------系统配置编辑器 60utilman--------辅助工具管理器

61sigverif-------文件签名验证程序 62 gpedit.msc-----组策略

63sndrec32-------录音机 64 taskmgr--------任务管理器

65shrpubw--------创建共享文件夹 66progman--------程序管理器

67secpol.msc-----本地安全策略 68 services.msc---本地服务设置

69syskey---------系统加密，一旦加密就不能解开，保护windows xp系统的双重密码

70Sndvol32-------音量控制程序

71sfc.exe--------系统文件检查器 72 tsshutdn-------60秒倒计时关机命令

73sfc /scannow---windows文件保护

74tourstart------xp简介（安装完成后出现的漫游xp程序）

75Msconfig.exe---系统配置实用程序 76 winchat--------XP自带局域网聊天

77perfmon.msc----计算机性能监测程序 78 winver---------检查Windows版本

79sfc /scannow-----扫描错误并复原 80perfmon.msc----计算机性能监测程序

81packager-------对象包装程序 82 winver---------检查Windows版本

83wmimgmt.msc----打开windows管理体系结构(WMI)

84wupdmgr--------windows更新程序

85wscript--------windows脚本宿主设置 86 write----------写字板

87winmsd---------系统信息 88wiaacmgr-------扫描仪和照相机向导

89mplayer2-------简易widnows media player 90 mspaint--------画图板

91mstsc----------远程桌面连接 92magnify--------放大镜实用程序

93Msconfig.exe---系统配置实用程序
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#XP #配置管理 #Windows #SQL Server #SQL
为什么 ChatGPT 生成的下载地址会长成 sky-metal-cards-jerry.quirkypony34.chatgpt.site 这种奇怪的样子 我今天看到的这条地址，确实很容易让人产生一种感觉，ChatGPT 明明只是生成了几张 PNG 图片和一个压缩包，为什么最终拿到的却不是类似这种看起来很正规的下载链接，而是一长串带有、UUID、apidecks的地址。更容易让人疑惑的是，其中还出现了一个平时很少见到的域名。这并不是浏览器随机生成的临时 URL，也不是某个来历不明的第三方文件服务器。根据 OpenAI 在 2026 年公布的 ChatGPT Sites 文档和相关服务条款， 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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