修改Hosts文件不用重启IE的方法

快速生效的Hosts修改技巧
本文介绍了一种让Hosts文件修改后快速生效的方法,通过调整dnscache注册表参数来减少DNS缓存时间,使得开发过程中无需重启应用即可看到效果。

做开发的,难免不了修改hosts。但是每次修改hosts后要重启应用,要么等很长时间不操作后才生效。这样不利于快速开发。

 

分析后,应该是dnscache服务cache了dns查询结果。

 

经查阅相关资料,发现可以通过修改dnscache注册表的相关参数来缩短cache时间和cache size。

 

修改点:

"MaxCacheTtl"=dword:00000001
"MaxNegativeCacheTtl"=dword:00000001
"ServerPriorityTimeLimit"=dword:00000000
"CacheHashTableBucketSize"=dword:00000001
"CacheHashTableSize"=dword:00000001
"MaxCacheEntryTtlLimit"=dword:00000001

修改后重启机器生效(ms重启服务不行)。重启后,改了hosts后,直接刷新IE生效。不行话,3s后再刷新一次。

以上在windows xp sp3上测试通过。

 

附上我的机器的dns cache注册表参数。有需要可以下载后解压,直接导入。

 

 ==========华丽丽的分隔线================

2009.12.30新增。

 

上面的方法有时候好像无效,其实最有效的方法是修改下面的注册表:

 

HKeyCurrentUser\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Internet Settings

 

增加:

 

DnsCacheEnabled  0x0 (REG_DWORD)
DnsCacheTimeout 0x0 (REG_DWORD)
ServerInfoTimeOut 0x0 (REG_DWORD)

 

 

 

 

 

 

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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