用IceSword删除3721'病毒'挺好使的

本文介绍了一次使用IceSword成功清除顽固3721网络实名软件的经历。文中详细记录了发现3721的存在、尝试多种方法无效后最终通过IceSword彻底解决问题的过程。此外还提及了如何利用该工具轻松移除baidubar等其他难以卸载的组件。
今天在一电脑上竟然还存在3721这个流氓,毫不犹豫,杀无赦。半天没有搞定,安全模式下也没办法,遂试用了下IceSword,没想到这么好使,几下搞定。

3721的文件位于C:/windows/Downloaded Program Files/ 下,全删,另外还有两个文件位于驱动文件夹C:/windows/system32/drivers/ 下.

还有,IceSword删除那个baidu bar也一样容易

怎样干掉BHO?

详解如何卸载3721网络实名“病毒”
什么是BHO 浏览器劫持
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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