记录一下

本文详细记录了解决使用VC6.0安装过程中遇到的问题时所经历的挫败和尝试,从卸载重装到修改注册表,再到解决与Office07的冲突,最终成功安装并分享了遇到的各种问题和解决方案。
记录一下
2011年12月22日
   事情的起因是这样的,早上起来蛮早,理论上到中午吃完饭我已经完成了所有的瞎晃任务,可以干点正事儿了,但是人就是这么无聊,要干正事儿的时候偏不想干,瞎晃的时候又觉着有些罪恶。我就想着,那好吧,看道算法题总是可以的。然后问题就这么出来了。这就让我想起来好久没写过代码了,再想起来vc6.0貌似出了点问题,不能打开或者新建文件。最卑劣最让我后悔的想法如下:反正闲着也是闲着,就解决这个问题吧。若干年后我要是再来看这篇日志,我肯定还能感受到现在的那个后悔。
  脑残的开端是这样子的,想着既然不行,那我就卸了重装吧,卸的时候它总喜欢给我提供修复这样一个选项,然后总是怕麻烦地选择了这么一个不干脆的做法。修复之后,发现还是不行。于是卸载,重装,装的时候说是没有什么wizard,百度了下,把注册表里的什么东西删掉了,然后接着装,还是不行;那好吧,那就把所有能卸的都卸,能删地都删,我还怕卸得不够干净,用360强力扫除了下。最后终于纠纠结结,进三步退一步地终于装好了,很期待地打开一看,还是一样的问题。百度了一下,说是盗版的问题,要下个toolfile改什么东西,恩,反正有教程,那就改吧,刚改的时候貌似是确实好了,但是一重启,又还是老样子,而且那个好指的是在外加一个控件解决这个问题,就跟一个人眼睛失明了,在额头上再装个眼一样,出于某种强迫症,这个好也不是我折腾的终点。用错误提示信息百度,说是vc跟office07冲突,我想着那要不就把office卸了试试看,然后屁颠屁颠地下了10版本的,又让我后悔地小聪明了一下,直接用10版本的对office进行升级,这就说一下office跟vc的安装程序了,你要慢慢装我能理解啊,毕竟工作量大嘛,可是你敢不敢给点进度给点反馈告诉我你现在在干吗,别傻愣愣一动不动地让我以为你死那儿了行不行?为这我cancal再重启了多少回了?后来我也不管了,死也让它死着,自个儿端着杯子去跟肖畅小朋友诉苦,诉苦回来发现还死那,但是进度条已经满很久了。好吧,我忍耐,我听着小曲儿等死你,看谁撑到最后,然后出现了又一个悲剧,发现多米也跟不知道什么东西冲突了,具体的错误提示信息是这样的句型,什么指令引用的什么内存,该内存不能为"read"。然后10终于好了,至今不敢打开其他软件,怕又出现这个错误。唯一还可以勉强安慰下的是10界面不错。然后剩下最后一点点斗志,把多米卸了再重新装,还是好样子。好吧,就这样吧,下次有力气的时候再折腾。
  为了防止我以后没耐心看这日志,就这么总结一下吧,其实是我想解决一个问题,结果那个问题没解决,反而弄出更多的问题,这让我很是。。,有一种想死的冲动。
  牢骚完毕。收拾收拾,坐等晚饭。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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