原装WIN8系统改装WIN7或XP系统教程

  昨天帮朋友处理一批联想电脑,因客户工作需要,需要将出厂自带WIN8系统改成XP系统。因随机预装Win8的电脑,磁盘为GPT格式的,要安装Win7等早期版本系统,需要转换为MBR格式的,不然没办法安装,就算是强行Ghost也没办法启动,故有了这篇文章,给大家做个参考。 
  昨天的联想电脑是新回梦H520,配置不高G540/2G /250G,不过随机WIN8,带系统恢复等等 
  因GPT格式是WIN8才开始应用的,所以你需要一张WIN8 PE,量产、U+、B+、光盘什么的都行 
  为了保证完整性,我先把操作直接在这里贴出,看不明白的大家看下面的图文说明 
  进入WIN8 PE后,启动命令提示符(点运行,输入CMD) 
  然后输入以下代码:
  1. diskpart 
  2. list disk 
  3. select disk 0 
  4. Clean 
  5. convert mbr
复制代码
注:diskpart为WIN8系统自带外部命令,如果复制到其他系统里无法运行,所以才需要WIN8 PE光盘,如果使用WIN8系统安装光盘启动,用Shift + F10打开命令提示符也一样 
  具体图文教程如下: 
  1、如果电脑启动菜单里找不到U盘启动项,你需要进入COMS,找到EXIT并将里面的OS Optimized Defaults选项设置成Disable,保存的时候会出现红字警告提示框直接Yes,保存退出后就可以U盘启动了 
203_1976_b8efe76d613cf47.jpg 

  2、 进入系统后一会看到分了一堆的主分区 
203_1976_d6f7fca49cc71b0.png

  3、如果你强行把分区全部删除,新建分区时会提示你要先建立ESP、MSR等分区,如果强行Ghost系统到C盘,开机后电脑就会一直停留在修复系统界面 
203_1976_3c70c8b32e1549a.png

  4、 进入命令提示符(开始--运行--CMD或者WIN+R CMD), 
   
  (1)输入diskpart,出现在计算机上:WIN8_PE 
  (2)输入list 
  disk,会将现有磁盘列出,请认准需要处理的磁盘,一般看大小就可容易分辨,一般为磁盘0 
  (3)输入select disk 
  0,选择需要处理的磁盘,如果第二步显示你处理的磁盘为磁盘1,则这里输入select disk 1,以此类推 
   
  (4)输入Clean,清除磁盘配置信息 
  (5)输入convert mbr,将硬盘GPT格式改成MBR格式 
203_1976_1952d821b127a0e.png 

203_1976_b0921515c858ed4.png 

  5、再次查看硬盘,你会发现已经全部变成空闲了,接下来就是大家无比熟悉的分区、安装系统了 
203_1976_67240ae0276887a.png

   
  最后,将Diskpart命令参数列出来给大家参考下 
203_1976_3f96c294611fe5b.png

203_1976_6d878b1c2f710f0.png

转自霏凡论坛xplinlong原创作品

转换磁盘格式的具体操作可参见下面的帖子
《转换WIN8磁盘GPT格式为MBR格式安装WIN7系统》
http://bbs.cfanclub.net/thread-934592-1-1.html
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量优化网络结构以进一步提升预测性能。
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