24、磁盘分区与卷管理全解析

磁盘分区与卷管理全解析

1. 扩展分区相关知识

早期版本的 Windows 为了突破 MBR 磁盘最多只能有四个分区的限制,引入了扩展分区机制。如果你因某些原因在磁盘上有扩展分区,可以使用 DiskPart.exe 在该分区上创建逻辑驱动器。不过,现在已经没有图形化的方式来创建扩展分区或逻辑驱动器,而且实际上也没有太大必要这么做。

Windows Small Business Server 2011 全面支持 GPT 磁盘,磁盘上最多四个分区的旧限制已不复存在。在 Windows Server 2008 R2 中,GPT 磁盘支持 128 个分区。如果你有从其他计算机移动到 SBS 计算机的 MBR 磁盘且包含扩展分区,建议你移除现有的扩展分区,并将磁盘转换为 GPT 格式。

2. 卷的扩展与收缩

2.1 收缩卷

收缩卷是 Windows Server 2008 新增的功能,让磁盘管理更具灵活性。在 Windows Server 2008 之前,需要使用第三方应用程序来收缩卷。即便现在,像 Acronis Disk Director 这样的第三方应用程序在调整分区和卷的大小方面,也比磁盘管理工具更灵活、更易于控制。

使用磁盘管理工具,你可以收缩卷上的未使用空间,回收部分空闲空间用于其他卷,但最多只能回收卷上约 50% 的空闲空间。如果卷上的文件系统存在碎片,可能连这个比例都达不到。

收缩卷的具体步骤如下:
1. 若磁盘管理控制台未打开,请先打开它。
2. 选择要收缩的卷,右键单击以打开菜单。
3. 从菜单中选择“收缩卷”,打开“收缩”对话框。
4. 选择

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究教育: 支持计算机视觉环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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