清除ie加载项记录

本文提供了一种清除IE浏览器加载项的方法,通过卸载特定的加载项如搜狗搜狗IE加载项,解决浏览器速度慢、广告弹窗等问题。文中详细介绍了如何使用注册表编辑命令进行操作。

很多人也许看到不在意ie浏览器的加载项,因为他不不知道,看了此文章后也许你该注意注意了~
1.你是否感觉ie经常弹出莫名其妙的窗口,比如广告?其实你没点~
2.你是否感觉ie的速度越来越慢?甚至打的网转会跳转? ie首页被锁定?


那么请看下ie加载项吧~
在桌面上右击ie浏览器的图标-属性-程序-在下面看到管理加载项了吧?
我将一步一步的教你清除他们~当然你使用其他的ie工具也可以,这只是个原理

删除sogou搜狗ie加载项(范例)另存为bat执行


regsvr32 /u /s so.dll
del /f %windir%/system32/so.dll
reg delete HKCR/NetCafeHlp.AddrHelper /f
reg delete HKCR/NetCafeHlp.AddrHelper.1 /f
reg delete "HKCU/Software/Microsoft/Internet Explorer/URLSearchHooks" /v {02AC20DD-5548-4CA7-ACCF-18AFE5A4A072} /f
reg delete HKCU/Software/Microsoft/Windows/CurrentVersion/Ext/Stats/{02AC20DD-5548-4CA7-ACCF-18AFE5A4A072} /f
reg delete "HKLM/SOFTWARE/Microsoft/Windows/CurrentVersion/Explorer/Browser Helper Objects/{02AC20DD-5548-4CA7-ACCF-18AFE5A4A072}" /f


当然从此段代码中你可以看到大概的方法了,思路给大家讲解下
首先在管理加载项里,找到相应的控件,并记住他的加载文件,然后使用regsvr32 执行反注册,删除系统下的dll,和清理注册表项目~

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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