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 
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  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 
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  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

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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
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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