一个诡异的圣诞节

圣诞节,一个国外的节日。对我影像深刻的不是节日欢喜,购物的豪迈。而是小鬼当家对付小偷的各种手段。

为啥要那样说,就因为最近被小偷踩点,让我感觉圣诞节,过年都是小偷横行的时间。感觉生活一下就不是那么安稳啊。

本来节日没有过好,然后惹来的事u盘中毒。将文件都改成了exe,并且文件都隐藏了。感觉对我们不利的东西随处可见啊。

由于文件太多了,不可能让我一个一个帮着还原。就在网上找了相关原因,并弄了个脚本让隐藏文件都显示出来。

只好百度==》》文件夹变成了exe后缀文件的处理办法

感谢网络这个大平台。最终找到了方法。

感谢博主:https://www.jianshu.com/p/3de9500c543b

看了博主的文章就把博主的脚本弄出来试试,然后经过修改。终止实现了文件显示隐藏功能。

其中遇到的问题
bat 文件 UTF-8保存为ANSI 格式即可解决运行是乱码问题。

bat 文件拒绝访问 可以先 icacls d:\wwwroot\data /G yaboshi:f //cacls 路径 /G 用户名:f :f表示完全控制权限。

最后的最后还是附上我的源码:

下载地址:http://download.youkuaiyun.com/download/huyonghong2012/10177886
内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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