39、Windows数据恢复工具使用指南

Windows数据恢复工具使用指南

1. 备份的重要性

在使用计算机的过程中,难免会遇到各种问题,导致无法访问Windows系统或文件数据。而且,这类灾难往往在最不合适的时候发生,比如临近截止日期或者计划度假的时候。

从备份中恢复操作系统或文件是让计算机重新正常运行最简单、快捷的方法。虽然从备份中恢复比诊断和修复实际问题要快得多,但如果备份不是最近的,而原始文件可能仍被保存着,那么就不应仓促地从备份中恢复文件。

如果Windows 8根本无法启动,且无法使用常规工具进行修复,那么你应该准备依靠最新的文件和数据备份(除非你的文件和数据与Windows系统安装在不同的硬盘或分区上)。

2. 从备份中恢复Windows系统

系统管理员长期以来一直青睐通过重新映像计算机来修复系统,下面来看看其中的原因。在Windows XP之前,Windows系统没有映像备份和恢复功能,只能使用第三方解决方案,如Ghost。这通常意味着要进入笨拙的DOS环境,并在基于FAT32的不可靠硬盘上处理小的映像备份,整个过程十分麻烦。

到了Windows Vista,首次引入了原生映像备份功能,但仅在专业版、企业版和旗舰版中可用,这使得许多爱好者和家庭用户无法使用。直到Windows 7,才为所有用户提供了简单友好的映像备份和恢复方法。

Windows 8提供了至少三种不同的重新映像计算机的方法,微软还尽力确保这些方法简单易用,普通用户无论是在家中还是在工作场所,都能独立完成操作。

2.1 Windows映像备份

如果你使用过Windows 7或Windows Vista的映像备份,那

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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