【Windows】攻略大全二--------全面提速Windows XP

本文提供了针对Windows XP系统的五项优化建议,包括加速网上邻居访问、减少开机滚动条时间、加快开机速度、去掉菜单延迟及提高宽带速度的方法。
[size=medium] Windows XP现在已经相当普及了,在使用它的过程中,你是否感觉在速度上很多地方还没有Windows 9x系统快呢?比如访问网上邻居、开机关机等,下面我们就来逐个提升它们的速度。

  1、加速网上邻居

  在Windows XP中访问网上邻居是相当恼人的,系统会搜索自己的共享目录和可作为网络共享的打印机以及计划任务中和网络相关的计划任务,然后才显示出来,显然这样速度就会比Windows 9x中慢很多。其实这些功能我们并没有使用上,与其不用还不如删除它们,这样速度就会明显加快。打开注册表编辑器,找到 HKEY_LOCAL_MACHINE/sofeware/Microsoft/Windows/ Current Version/Explore/RemoteComputer/NameSpace,删除其下的{2227A280-3AEA-1069-A2DE08002B30309D}(打印机)和{D6277990-4C6A-11CF8D87- 00AA0060F5BF}(计划任务),重新启动电脑,再次访问网上邻居,你会发现快了很多。

  2、减少开机滚动条时间

  每次启动Windows XP,蓝色的滚动条都要走上好多次,其实这里我们也可以把它的滚动时间减少,以加快启动速度。打开注册表编辑器,找到HKEY_LOCAL_MACHINESYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Memory ManagementPrefetchParameters,在右边找到EnablePrefetcher主键,把它的默认值3改为1,这样滚动条滚动的时间就会减少。

  3、加快开机速度

  在XP中关机时,系统会发送消息到运行程序和远程服务器,告诉它们系统要关闭,并等待接到回应后系统才开始关机。加快开机速度,可以先设置自动结束任务,首先找到HKEY_CURRENT_USER\Control Panel\Desktop,把AutoEndTasks的键值设置为1;然后在该分支下有个“HungAppTimeout”,把它的值改为“4000(或更少),默认为50000;最后再找到HKEY_LOCAL_MACHINE\ System\CurrentControlSetControl\,同样把WaitToKillServiceTimeout设置为“4000”;通过这样设置关机速度明显快了不少。

  4、去掉菜单延迟

  为了达到视觉上的真实感,Windows XP中的菜单在打开时会有滑出的效果,但这也会延缓打开速度。我们可以在HKEY_CURRENT_USER\Control Panel\Desktop下找到“MenuShowDelay”主键,把它的值改为“0”就可以去掉菜单延迟效果。

  5、提高宽带速度

  专业版的Windows XP默认保留了20%的带宽,其实这对于我们个人用户来说是没有什么作用的。尤其让它闲着还不如充分地利用起来。

  在“开始→运行”中输入gpedit.msc,打开组策略编辑器。找到“计算机配置→管理模板→网络→QoS数据包调度程序”,选择右边的“限制可保留带宽”,选择“属性”打开限制可保留带宽属性对话框,选择“禁用”即可。这样就释放了保留的带宽,对于上网的朋友是非常有用的。 [/size]
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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