怎样卸载IE7？

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原创 最新推荐文章于 2026-05-20 10:39:12 发布 413 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

How do I... Uninstall Microsoft Internet Explorer 7?
我该怎样卸载IE7？

by  Mark Kaelin
作者：Mark Kaelin
翻译：Purple Endurer

Tags:  Web browsers | Internet Explorer (IE) | Microsoft Windows
标签：网页浏览器 | IE | 微软视窗
英文来源：http://articles.techrepublic.com.com/5100-10877_11-6136194.html?tag=nl.e102

Takeaway: Contrary to common mythology, it is indeed possible to uninstall Microsoft Internet Explorer 7. Mark Kaelin shows you how in this step-by-step guide.
导读：与一般神话相反，有时可能要卸载微软IE7。Mark Kaelin向你展示了逐步操作指南。
《Purple Endurer注：1、contrary to:与…相反》

This article is also available as a TechRepublic download.
这篇文章也是TechRepublic下载文件。（http://downloads.techrepublic.com.com/abstract.aspx?docid=269942）

The venerable Web browser continues to evolve. No longer just an application for displaying HTML, the Web browser now has to handle JavaScript, PHP, Java, Active X controls, loosely coupled Web services, plug-ins, multimedia, XML, RSS feeds and more. The Web browser has become an integral part of the total computer experience. All of those expectations make choosing a preferred browser more important than many ever thought it would or should be.
值得尊敬的网页浏览器继续进化。不再只是一个显示HTML的应用程序，网页浏览器现在要处理JavaScript， PHP，Java，Active X 控件，松耦合网页服务，插件，多媒本，XML，RSS feeds等等。网页浏览器已经成为计算机经验中主要部分。所有这些期望使得选择一个首选浏览器比它将要或需要做的更重要。

《Purple Endurer注：1、loose coupling:松动结合；弱耦合；松联结；松耦合；松联轴节
2、integral part:主要的部分》

Microsoft Internet Explorer 7 (IE7) and Mozilla Firefox 2 are the latest Web browser contenders for your attention (apologies to fans of Opera and other Web browsers, but these are the two that garner the most attention). Many of us have tried both and made a decision about which is the browser of choice.

微软Internet Explorer 7 (IE7)和Mozilla Firefox 2是最新的网页浏览器竞争者（这可能对不住Opera和其它网页浏览器的fans，但这两个是最引人注目的）。我们中的一些人已经尝试了这两者并作出了抉择。
If you have chosen Firefox 2, then you may want to uninstall IE7. But this brings up two questions: Can you uninstall IE7 and if you can how do you do it? The answers are: Yes, you can and here's how.
《Purple Endurer注：1、apology to:对…的道歉
1、make a decision:作出决定》

Uninstall IE7
卸载IE7
If your installation of IE7 was successful and uneventful, then uninstalling it is relatively simple process. The following steps will uninstall IE7 and restore IE 6.
如果你顺利地安装了IE7，那么卸载它也是相对容易的过程。下列步骤将卸载IE7并恢复IE6。

1.Click Start, and then click Control Panel.
点击 开始 | (设置) | 控制面板

2. Click Add or Remove Programs.
点击“添加删除程序”。

3. Scroll down to Windows Internet Explorer 7, click it, and then click Change/Remove.
找到Windows Internet Explorer 7，点击它，然后点击“修改/删除”。

If for some reason Windows Internet Explorer 7 does not appear in the Add or Remove Programs, you should:
如果因为某些原因，Windows Internet Explorer 7未显示在“添加删除程序”中，你要：

1. Open Windows Explorer
打开Windows资源管理器（或我的电脑）。

2. Click Tools | Folder Options
点击工具 | 文件夹选项。

3. Click the View tab
点击“查看”选项卡。

4. Make sure the radio button next to Show hidden files and folders is on
确认“显示隐藏文件和文件夹”被选中

5. Click OK
点击“确定”。

6. Click Start, and then click Run
点击 开始 | 运行...

7. Type: %windir%\ie7\spuninst\spuninst.exe into the text box and click Enter
在文本框中输入：%windir%\ie7\spuninst\spuninst.exe，并点击进入。


Specified user account
指定用户帐户

In some cases, you may get an error message when you try to uninstall IE7 that says you cannot uninstall from a specified user account. To get around this check you will have to edit the Windows Registry.
在某些情况下，你在尝试卸载IE7时会得到一个错误信息，说你不能一个特定用户帐户卸载。这时你只能编辑Windows注册表。
《Purple Endurer注：1、get around:vt. 规避(说服)》

Warning: Editing the Windows Registry incorrectly can cause the Windows operating system to stop functioning completely. This is a advanced operation and you are encouraged to back up the Windows Registry before you attempt any editing of the file. You have been warned.
警告：不正确地编辑Windows注册表可能造成Windows操作系统完全停止运行。这是一个高级操作，鼓励你在试图对注册表进行任何编辑前先备份。你已经警告。

Bypass the user account check with this Windows Registry edit:
利用编辑Windows注册表绕开用户帐户检查：

1. Click Start, click Run, type regedit, and then press ENTER.
点击 开始 | 运行...，输入：regedit，回车。

2. Navigate to HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Internet Explorer.
找到 HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Internet Explorer。

3. Right-click the Internet Explorer key, click New, and then click DWORD value.
右击Internet Explorer键，点击新建，然后点击DWORD。

4. Type InstalledByUser as the name, and then press ENTER to finish creating the new registry value.
在值名中输入InstalledByUser，然后按回车来完成新注册表数值的创建。

5.Try to uninstall Internet Explorer 7 again.
再次尝试卸载Internet Explorer 7。

More help
更多帮助

If you find yourself still needing help uninstalling Internet Explorer 7, check out the IE7 release notes found on the Microsoft MSDN Web site.

如果你发现你仍然需要卸载Internet Explorer 7方面的帮助，请检验Microsoft MSDN网站上的IE7 版本注释(http://msdn2.microsoft.com/en-us/ie/aa740486.aspx)
《Purple Endurer注：1、release note:版本注释》

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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