mac 变慢

1. 乱七八糟的桌面
你要是想让运作和开机速度快一点话 就不要那么懒了, 资料整理一下 组织起来放在folders里 
 
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2. 出问题的  preference files
有时软件会自动退出或崩溃 这个问题有时可以 '删除软件的preference files' 得到解决 地址~/Library/preferences, 
等你找到了该软件的preferences file, 退出程序 然后删掉
 
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3. Smart Playlists on iTunes (iTune里面的智能播放列表)
太多的智能播放列表 会导致你每次开iTunes的时候会进入短时间的风火轮



4. 太多Widgets 在DashBoard里
Dashboard里很多widgets的人, 应该也意识到了每次进Dashboard 都要等一会儿,里面的widgets才开始正常运行. 
除非你的配置高每个Widget都有用上memory, 把那些没有用的或者占比较大的momery的widgets给删掉   
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5. Caches (高速缓冲储存器) Log Files 还有 temporary items (暂时性的文件)
这里给不知道什么是cache的人做一下简单的解释 它位于处理器和主存储器之间,起到了缩短存取时间和缓冲存储的作用.

Log Files = 记录档. 长期的使用电脑 会堆积这三个项目, 定期的删除这三个项目不会对你的电脑有什么危害 
推荐使用软件: CleanMyMac 
(下载地址  http://bbs.weiphone.com/read-htm-tid-692188.html
或者直接去Home/Library/Cache


6. 系统更新
没有更新到最新的系统很容易导致你的系统变慢, 你可以点进左上角苹果那里 然后按Software Update. 就这么简单.
或者你可以去system preferences设置定期自动更新.  
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7. 电脑配置太底 或者 内存太底
这个不用多解释了 用过电脑的人都知道. 这里推荐一个网站 在美国的朋友可以使用到http://macsales.com/ 
加内存条什么的都可以买的到
 
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8. 定期修复磁盘
软件打开比较慢 或许系统卡卡 运行出问题 可以修复磁盘得到 解决打开disk Utility 在utilities 文件夹里,推荐一个星期修复一次  
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9.  硬盘存的东西饱满
你可以考虑去买个hard drive 把一些不是经常用的东西导出去, 例如电影什么的,
或者买个portable hard drive随身带.大型软件或者说不用的软件能删的都删的. 不要觉得装了很多软件就是大苹果了. 
我可以告诉大家除了聊天工具 我大概其他只装了3-5个软件


10. 太多开机时自动登入的软件
这个会导致你开机慢, 可以system preferences/ accounts/ login items. 把不用的删掉  
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11. 保留着system preferences panes 
清理出不用的preferences panes可以帮助你空出内存空间以及disk space. 
你可以直接去system preferences里检查多余的panes或者你可以去~/Library/PreferencePanes


12. 把不用的软件一直保持着运行的状态
所有运行的软件都有用上你的memory 还有cpu (容易导致你机子热), 如果你目前暂时不用某个软件了 尽量关掉, 
比如photoshop用完了 就关掉.  你可以去activity monitor里去查看哪个软件在吃你的memory
不用了关掉,用的时候在开 不会影响你的使用过程.  
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13. 活动性的壁纸
现在什么壁纸都有了, 有那些会动的视觉性壁纸 这些壁纸容易把你的机子卡死



14. 过多插件
比如firefox 等等 现在safari也有插件 推荐不要使用太多 开的时候都会比没有的时候 慢一小会儿.  
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15. Internet 设置
开网页出现慢的情况的时候 可以去清理caches还有历史记录 safari可以直接去任务栏上面然后点reset safari,解决
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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