让ps CS5运行速度更快的设置技巧(辑)

本文提供了一套让Adobe Photoshop CS5运行更流畅的设置指南,包括取消不必要的动画效果、调整面板自动折叠与隐藏选项、合理设置历史记录和缓存、禁用CSlive功能与文字预览等步骤,帮助用户显著提高软件性能。
让ps CS5运行速度更快的设置技巧(辑)
2011年04月10日
  [b]让[/b][b]ps CS5[/b][b]运行速度更快的设置技巧[/b][b]([/b][b]辑[/b][b])[/b]
  [b]第一步:取消[/b][b]“[/b][b]带动画效果的缩放[/b][b]”[/b][b]和[/b][b]“[/b][b]轻击平移[/b][b]”[/b][b]选项[/b]  启动PS CS5进入界面后,快速按Ctrl+K键进首选项设置对话框,第一个是常规设置项,把图片里面的“带动画效果的缩放"和”轻击平移“两个选项框前面的勾去掉,对于没有OpenGL硬件加速功能的朋友用这个一定很吃力,特别是做大图的时候,当然小图是没问题的,另外,如果机器配置够好的用户,可以保留。  
  [b]第二步:取消[/b][b]“[/b][b]自动折叠[/b][b]”[/b][b]和[/b][b]“[/b][b]自动隐藏显示面板[/b][b]”[/b][b]选项[/b]
    点击进入界面设置,把“自动折叠”和“自动隐藏显示面板”两个选项前面的勾勾去掉,不需要为了这一点方面而牺牲大量的性能。
  [b]第三步:设置历史记录和缓存[/b]
    点击进入性能设置面板,历史记录和缓存保持默认的20和4就行了,暂存盘一定要设置在出了C盘以外的任何剩余空间量比较大的磁盘里。
    [b]第四步:取消[/b][b]CS live[/b]
    进入增效工具设置面板,把显示CS live那个选项前的勾勾去掉。
    [b]第五步:关闭[/b][b]文字[/b][b]预览[/b]
    将文字设置面板里的“文字预览”关闭掉。这家伙吃硬件性能不小,对于安装了很多字体的朋友很有可能在变化操作里使用T文字工具的时候,需要渲染文字一两分钟都会,有的甚至会卡死。  设置好首选项后,退出并重启Photoshop CS5,感受一下新的速度,是不是快了很多呢?
    
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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