SteamCleaner 安装和配置指南

SteamCleaner 安装和配置指南

SteamCleaner :us: A PC utility for restoring disk space from various game clients like Origin, Steam, Uplay, Battle.net, GoG and Nexon :us: SteamCleaner 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/SteamCleaner

1、项目的基础介绍和主要的编程语言

SteamCleaner 是一个用于恢复磁盘空间的 PC 实用工具,主要用于清理来自各种游戏客户端(如 Origin、Steam、Uplay、Battle.net、GoG 和 Nexon)的残留数据。该项目的主要编程语言是 C#,同时也使用了少量的 CSS 和 HTML 来支持项目的界面和样式。

2、项目使用的关键技术和框架

SteamCleaner 项目主要使用了以下关键技术和框架:

  • C# 编程语言:作为项目的主要编程语言,C# 用于实现核心功能和逻辑。
  • .NET 框架:项目基于 .NET 框架开发,利用了 .NET 提供的各种库和工具。
  • SQLite:用于存储和管理项目所需的数据。
  • HTML 和 CSS:用于项目的界面设计和样式。

3、项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤

准备工作

在开始安装 SteamCleaner 之前,请确保您的系统满足以下要求:

  • 操作系统:Windows 7 或更高版本。
  • .NET Framework:确保您的系统已安装 .NET Framework 4.5 或更高版本。
  • 管理员权限:安装和运行 SteamCleaner 需要管理员权限。

安装步骤

  1. 下载 SteamCleaner

    • 打开浏览器,访问 SteamCleaner 的 GitHub 页面。
    • 在页面上找到并点击“Releases”选项卡。
    • 下载最新版本的 SteamCleaner 安装包(通常是一个 .zip 文件)。
  2. 解压安装包

    • 找到下载的 .zip 文件,右键点击并选择“解压到当前文件夹”。
    • 解压后,您将看到一个包含 SteamCleaner 可执行文件的文件夹。
  3. 运行 SteamCleaner

    • 打开解压后的文件夹,找到名为 SteamCleaner.exe 的可执行文件。
    • 右键点击 SteamCleaner.exe,选择“以管理员身份运行”。
  4. 开始清理

    • 运行 SteamCleaner 后,程序会自动检测您系统中安装的游戏客户端。
    • 点击“开始清理”按钮,SteamCleaner 将自动清理这些客户端留下的多余文件。
  5. 完成安装

    • 清理完成后,您可以关闭 SteamCleaner。
    • 您可以选择将 SteamCleaner 的快捷方式添加到桌面或开始菜单,以便日后使用。

通过以上步骤,您可以轻松安装和配置 SteamCleaner,并使用它来清理您的磁盘空间。

SteamCleaner :us: A PC utility for restoring disk space from various game clients like Origin, Steam, Uplay, Battle.net, GoG and Nexon :us: SteamCleaner 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/SteamCleaner

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

6/2025 MP4 出版 |视频: h264, 1280x720 |音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch 语言:英语 |持续时间:12h 3m |大小: 4.5 GB 通过实际 NLP 项目学习文本预处理、矢量化、神经网络、CNN、RNN 深度学习 学习内容 学习核心 NLP 任务,如词汇切分、词干提取、词形还原、POS 标记实体识别,以实现有效的文本预处理。 使用 One-Hot、TF-IDF、BOW、N-grams Word2Vec 将文本转换为向量,用于 ML DL 模型。 了解并实施神经网络,包括感知器、ANN 数学反向传播。 掌握深度学习概念,如激活函数、损失函数优化技术,如 SGD Adam 使用 CNN RNN 构建 NLP 计算机视觉模型,以及真实数据集端到端工作流程 岗位要求 基本的 Python 编程知识——包括变量、函数循环,以及 NLP DL 实现 熟悉高中数学——尤其是线性代数、概率函数,用于理解神经网络反向传播。 对 AI、ML 或数据科学感兴趣 – 不需要 NLP 或深度学习方面的经验;概念是从头开始教授的 描述 本课程专为渴望深入了解自然语言处理 (NLP) 深度学习的激动人心的世界的人而设计,这是人工智能行业中增长最快需求最旺盛的两个领域。无论您是学生、希望提升技能的在职专业人士,还是有抱负的数据科学家,本课程都能为您提供必要的工具知识,以了解机器如何阅读、解释学习人类语言。我们从 NLP 的基础开始,从头开始使用文本预处理技术,例如分词化、词干提取、词形还原、停用词删除、POS 标记命名实体识别。这些技术对于准备非结构化文本数据至关重要,并用于聊天机器人、翻译器推荐引擎等实际 AI 应用程序。接下来,您将学习如何使用 Bag of Words、TF-IDF、One-Hot E
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