搬家以后计算机起不来了,怎么办?

本文讲述了作者在遇到无法启动操作系统的问题时,如何逐步排查并最终发现是由于内存插槽积尘导致的问题。文中详细记录了使用多种光驱及操作系统安装盘尝试修复系统的过程,以及最终通过清洁内存插槽解决问题的经历。
今天换了个工作位置,机器搬过来,报告 pci.sys 文件找不到,应该怎么办?

我有两个操作系统,一个崩溃了还有另外一个——结果另外一个也起不来,这下,看起来是硬盘坏了,感觉有点崩溃。
我找了个外置的USB光驱,弄了张系统安装盘准备修复系统,心里想着修复不成就备份数据重装系统——结果发现加载安装程序的时候会会报告文件读不到。
文件读不到怎么办呢?很有经验的硬件工程师分析说,要么是光驱有问题,要么是光盘有问题。ok,热心的同事很多,我又接了一个外置光驱,一个内置SATA光驱,一个内置IDE光驱,另外又接了两张操作系统安装光盘——随便组合,反正就是加载不了安装程序。

这下真的崩溃了,特别崩溃,就像那天有人说男人崩溃的时候就特崩溃,蹲在地上看地板一看看半天。

无意之中运行了系统硬件自带的自检程序,报告内存自检不通过,还很好心的告诉我这条内存在DIMM2上。我把内存条拆下来一看,插槽上眼看着就有灰尘。

灰尘!灰尘!内存插槽上的灰尘!

另外一个硬件工程师借来了电动鼓风机,四下里一吹,插上内存条,接电。立马OK,啥事也没有了。操作系统也起来了,硬盘也没啥问题,我又从崩溃的男人世界里走出来了。

其实以前也有过类似问题,家里的一台台式机,搬动一会以后也是点不亮了,后来还拿着主板内存CPU去主板经销商那里去维修,擦了擦灰就啥事也没有了。

以往的PC硬件内存很少,开机自检内存也很快。现在的内存动辄上G,自检一次要很久往往就都跳过了。决定给我工作用的机器加上开机自检,反正现在每天早上它自己唤醒,自检的慢我也不着急。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或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应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
<think>嗯,用户现在想了解如何实现搬家服务费用的动态计算。根据之前的对话,他们已经有一个基于SpringBoot和Vue的预约系统,并且关注如何保证时间唯一性。现在他们的问题转向费用计算,我需要结合之前的引用和系统架构来回答。 首先,用户提到的引用里提到收费标准、套餐、收费项目混乱等问题,所以动态计算需要解决这些痛点。可能要考虑的因素包括基础费用、距离、时间、附加服务等。 接下来,我需要考虑系统架构,用户用的是SpringBoot和Vue,所以后端用Java,前端用Vue。动态计算可能需要后端处理逻辑,前端展示实时价格。 然后,之前的回答中提到了数据库约束、并发控制等,这里可能需要类似的策略,比如缓存优化,避免重复计算,或者使用数据库存储价格策略。 用户可能希望费用计算是动态的,根据不同的变量实时调整,比如不同时间段的价格浮动,或者促销活动。这时候可能需要规则引擎或者配置化的策略,方便管理人员调整。 另外,引用3提到了MySQL的缓存优化,这可能用在费用计算中频繁读取的数据,比如基础价格、折扣等,减少数据库压力。 还要考虑事务处理,比如在计算费用时,确保读取的数据是最新的,避免脏读,可能需要数据库的事务隔离级别,像之前提到的REPEATABLE READ。 前端方面,用户需要实时看到费用变化,比如选择不同服务时,动态更新价格。Vue的响应式数据绑定可以派上用场,通过Ajax请求后端计算接口。 安全性方面,防止用户篡改前端计算的逻辑,必须确保计算在后端完成,前端只做展示。 异常处理也很重要,比如当计算参数不合法时,后端需要返回错误信息,前端友好提示。 可能还需要考虑扩展性,比如未来增加新的计费因素,系统是否能灵活支持,可能需要策略模式或者模块化设计。 测试方面,需要覆盖各种计费场景,确保计算准确,避免多收或少收费用。 最后,结合之前的系统设计,比如预约时间的唯一性,可能需要将费用计算与预约流程结合,确保在用户确认时间后,费用已经确定,不会因时间冲突而变动。 总结,动态计算需要模块化设计,结合数据库、缓存、规则引擎、前后端交互,并考虑扩展性和安全性,同时利用已有的系统架构如SpringBoot和Vue来实现。</think>在搬家服务系统中实现费用的动态计算,需要结合业务规则、实时参数和系统架构进行设计。以下是基于SpringBoot+Vue的技术实现方案: ### 一、动态计费模型设计 1. **基础计费规则**(基于引用[2]的收费标准) $$总费用 = 基础价 + \sum(附加项费用) \times 时段系数 \times 车型系数$$ 其中: - 基础价:$basePrice = f(服务类型, 货车类型)$ - 时段系数:$timeFactor = \begin{cases} 1.2 & \text{节假日} \\ 1.0 & \text{工作日} \end{cases}$ 2. **动态参数存储** ```java // 数据库价格策略表设计 @Entity public class PricingRule { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; private String vehicleType; // 货车类型 private String serviceType; // 服务类型 private BigDecimal basePrice; private BigDecimal perKmPrice; // 每公里费用 private LocalTime peakStart; // 高峰时段开始 private LocalTime peakEnd; private BigDecimal peakFactor; // 时段系数 } ``` ### 二、核心实现技术 1. **规则引擎计算**(基于Spring Expression Language) ```java public class PricingCalculator { private final SpelExpressionParser parser = new SpelExpressionParser(); public BigDecimal calculate(OrderDTO order, PricingRule rule) { Expression exp = parser.parseExpression( "#rule.basePrice + " + "#order.distance * #rule.perKmPrice + " + "#rule.peakFactor * (#order.time ? 1 : 0)" ); return exp.getValue(context, BigDecimal.class); } } ``` 2. **实时距离计算**(集成地图API) ```vue <script> export default { methods: { async calculateDistance() { const { origin, destination } = this.form; const res = await axios.get(`/api/map/distance?origins=${origin}&destinations=${destination}`); this.distance = res.data.routes[0].distance; // 单位:米 } } } </script> ``` ### 三、数据库优化策略(基于引用[3]) 1. **价格缓存设计** ```java @Cacheable(value = "pricingRules", key = "#serviceType+'-'+#vehicleType") public PricingRule getActiveRule(String serviceType, String vehicleType) { return repository.findActiveRule(serviceType, vehicleType); } ``` 2. **计算历史记录 ```sql CREATE TABLE price_calculation_log ( id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, user_id BIGINT, calculation_formula VARCHAR(500), input_params JSON, result DECIMAL(10,2), created_at TIMESTAMP ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; ``` ### 四、前端实时展示 1. **动态价格预览组件** ```vue <template> <div class="price-preview"> <h3>预估费用: {{ dynamicPrice }}</h3> <div v-for="(item,index) in breakdown" :key="index"> {{ item.label }}: {{ item.value }} </div> </div> </template> <script> export default { watch: { formData: { deep: true, handler() { this.debouncedCalculate(); } } }, methods: { debouncedCalculate: _.debounce(function() { axios.post('/api/calculate', this.formData) .then(res => { this.dynamicPrice = res.data.total; this.breakdown = res.data.breakdown; }) }, 500) } } </script> ``` ### 五、异常处理机制 1. **价格计算验证** ```java @Aspect @Component public class PricingValidator { @Before("execution(* com.example.service.PricingService.calculate(..)) && args(dto)") public void validateParams(OrderDTO dto) { if (dto.getDistance() <= 0) { throw new InvalidParameterException("距离参数异常"); } if (dto.getServiceType() == null) { throw new BusinessException("未选择服务类型"); } } } ``` 2. **审计日志记录** ```java @Async public void logCalculation(OrderDTO dto, BigDecimal result) { PriceCalcLog log = new PriceCalcLog(); log.setUserId(dto.getUserId()); log.setInputParams(objectMapper.writeValueAsString(dto)); log.setResult(result); logRepository.save(log); } ``` ### 六、管理端配置(基于引用[1]) 1. **价格策略管理界面** ```vue <template> <el-form :model="ruleForm" label-width="120px"> <el-form-item label="货车类型"> <el-select v-model="ruleForm.vehicleType"> <el-option v-for="item in vehicleTypes" :key="item.value" :label="item.label" :value="item.value" /> </el-select> </el-form-item> <el-form-item label="基础价格"> <el-input-number v-model="ruleForm.basePrice" :precision="2"/> </el-form-item> </el-form> </template> ```
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