17、Windows 7系统更新与性能管理全攻略

Windows 7系统更新与性能管理全攻略

1. Windows更新设置与管理

1.1 Windows更新配置方式

对于家庭系统,你可以将Windows更新设置为自动连接到微软并更新系统,也可以手动进行更新操作。如果你是网络管理员,可以考虑使用组策略为工作场所配置这些设置。要是你的网络环境规模较大,且与互联网的连接带宽有限,不妨考虑搭建一个Windows更新服务器。该服务器会自动下载更新,然后你的网络系统会从这个内部服务器下载更新,这能确保所有系统都能及时获得最新的安全补丁和修复程序。

1.2 Windows更新的时间安排

你可以根据自己的需求为Windows更新设定时间安排。过去,Windows更新常常需要重启系统,且每隔10分钟就会弹出重启请求框,直到用户响应。如今,你可以选择更长的时间间隔(最长可达4小时),这样对话框就不会那么烦人了。

1.3 Windows更新的分类

Windows更新有四种不同的分类:
- 重要更新 :这类更新对系统的安全性、隐私性和可靠性至关重要,建议在有可用更新时及时手动安装。
- 推荐更新 :涵盖了非关键问题的修复以及对计算体验的增强,可设置为自动安装。
- 可选更新 :包括硬件驱动程序或微软提供的新软件增强功能(如语言包),需手动安装。

1.4 Windows更新的类型

Windows更新会提供以下几种不同类型的更新:
- 安全更新 :针对特

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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