放弃widows之后的感想

作者因Windows 10系统中svchost.exe进程异常占用大量CPU资源并疑似向境外传输数据,决定放弃Windows转投Ubuntu Linux怀抱。文中回顾了选择过程及对两操作系统的看法。

写这篇博客的原因是纪念一下我这两天所干的事,我成功地从windows转型linux了

接下来,简要的说明一下,我为什么不使用windows的原因,

首先,我不否认windows确实是一个及其强大的系统,但是它的强大体现在它对市场或者说对用户的控制上,它的存在使得用户很难摆脱对它的依赖。

也就在前两天,我发现我的机器简直卡得不行,我打开资源管理器(那是windows下的一个内置软件,比任务管理器稍微跟高级一些,因为我的windows是windows10版本的,低于它的版本可能没有这个),我发现有个进程一直占用CPU 百分之60到90,这是使得我电脑卡顿的主要原因,我把它停止(这是我之前一贯的做法),因为即使在任务管理器中把它删了,它仍然是会继续自动打开的,一旦我把它停止,那么它(也会继续自动打开,只是这个停止的过程持续得更长一些),而每当我再次查看资源管理器的时候(我一般都是把进程按CPU的使用情况来一个排序),我发现排在前几位的永远是这个进程——svchost.exe,这是一个痛苦的过程,明明它占用着宝贵的cpu资源,而我却一次次纵容它的存在,我不得已,我下载了一个ubuntu。

之后,在几经挫折之后我终于成功地安装上了ubuntu,据说这是国产的linux版本,是由中国cnn实验室主导的开源项目,那么我就暂时被它欺骗着吧!

再回过头來看看我的那个windows的svchost.exe是如何让我觉得讨厌,并且因为这一个进程而放弃了我的整个windows系统的, 刚才讲到我每次打开资源管理器,耗cpu

最高的是这个进程,但我查看它都干了些什么的时候,我惊呆了,它不停地往一个IP地址传输数据,而这个IP地址所在地居然是 美国。

这让我顿时觉得我的隐私受到了侵犯,显然,微软在这里做了手脚,可能是因为我使用的windows10版本是非法的,事实上也确实如此,我之前是在microsoft 官网上下载的这个windows10版本,它的广告上说它是有史以来最好的操作系统, 我当时真的信以为真了,如果不是因为这个svchost.exe我直到现在也不会改变这种想法,毕竟windows真的是最好用的系统, 它把一切都做的这么完美无暇,无可挑剔,ALT+TALBE可以随意地切换界面,powershell甚至可以运行某些linux才有的命令行,我不得不说微软真是考虑得挺周全的,这与它公司聚集了全世界最优秀的工程师有着莫大的关系, 试想假如我有着超高的编程能力, 我自然愿意在微软拿着高薪供职, 而不是在某一家默默无闻的小公司维护它的linux版本。但是我终究还是忍受不了这样一个事实,可能是我的电脑被病毒入侵了,导致这莫名其妙的进程, 也可能就是微软在非法的windows版本上做的手脚。到这里我就把我改用linux的原因大致说清楚了,对于正常的人来说,这样的描述逻辑有点混乱,但愿我今后再回忆这篇博客的时候,我能够看懂在2016年11月12日所写下的这篇博文。

写下标题发布博客之后才发现我是真的错了,原来本学期的9月10号我还写过一篇博客,于是瞬间意识到应该把标题改了,事实上也确实是这么做的。

在记录下,我学编程的几个小网站,https://www.codecademy.com 绝对是我光顾的比较多的一个网站, 还有就是国内的萌码,当然优快云
也算是一个github自然也好似少不了了,还有一个就是菜鸟教程http://www.runoob.com/,这也算是一个,还有一些什么视频网站,什么慕课网百度传课之类的就没有提了,因为我从大二开始就很少关注这类网站, 通常是看百度云上的资源,好多技术大神都是把资源拷贝到百度云上。

~2016-11-12

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内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-GRU的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与门控循环单元(GRU)相结合,实现对非线性、非平稳气象时间序列的高效建模与精准预测。CEEMDAN用于将原始气象数据(如温度、风速等)自适应分解为多个本征模态函数(IMFs),有效提取多尺度特征并降低噪声干扰;随后,每个IMF分量分别输入独立的GRU网络进行时序建模,最后将各分量预测结果重构为最终输出。该方法显著提升了预测精度、鲁棒性与泛化能力,同时兼顾计算效率和模型可解释性,适用于复杂气象环境下的智能预测任务。文中还概述了模型架构、关键技术挑战及解决方案,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。; 适合人群:具备一定信号处理或机器学习基础,从事气象预测、时间序列分析、人工智能应用研究的科研人员与工程师,尤其是关注数据驱动型预测模型开发的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于中短期天气要素(如气温、降水、风速)的高精度预测;②解决传统气象模型在非线性、非平稳数据建模中的局限性;③探索CEEMDAN与深度学习融合在多尺度时间序列预测中的实际效能;④为防灾减灾、智慧气象、能源调度等领域提供可靠预测技术支持。; 阅读建议:此资源侧重于方法原理与系统架构设计,建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解过程与GRU建模细节,并可通过调整超参数、优化融合策略进一步提升模型性能。
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