17、文件和文件夹的压缩与搜索全攻略

文件和文件夹的压缩与搜索全攻略

在日常使用计算机的过程中,文件和文件夹的管理是一项重要任务,其中压缩和搜索功能尤为关键。压缩可以节省磁盘空间,方便文件传输和存储;而高效的搜索功能则能帮助我们快速找到所需文件。下面将详细介绍文件和文件夹的压缩及搜索方法。

1. 文件和文件夹的压缩

在Windows系统中,提供了两种压缩方案:NTFS压缩和ZIP文件夹压缩,它们各有优势。

1.1 NTFS压缩

NTFS压缩具有简单、透明的特点,适合日常使用。不过,它仅适用于NTFS格式的驱动器,不适用于FAT或FAT32驱动器。判断驱动器是否为NTFS格式的方法是:选择“开始”>“计算机”,右键单击驱动器,选择“属性”,在“常规”选项卡中查看文件系统。

NTFS压缩的相关要点如下:
- 可压缩单个文件、文件夹或整个NTFS驱动器。
- 与ZIP压缩相比,节省的磁盘空间相对较少。
- 在资源管理器、程序和对话框中,NTFS压缩的文件和文件夹表现正常。Windows会在打开和关闭文件时自动进行解压和压缩操作,但可能会有轻微的性能影响。
- 不要压缩Windows文件夹中的系统文件,因为Vista会频繁使用它们。
- 如果将NTFS压缩文件发送到非NTFS磁盘,Vista会自动将其扩展为正常大小;而发送到压缩文件夹或磁盘时则会自动压缩。
- NTFS压缩文件不能进行EFS加密。

NTFS压缩操作步骤
1. 关闭所有要压缩的文件。
2. 若要压缩单个文件或文件夹,在Windows资源管理器中选择它们的图标,右键单击其中

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,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),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)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...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值