处理 Paralles Desktop 弹窗 “This copy of Parallels Desktop may not be genuine“

该博客介绍了如何解决ParallelsDesktop虚拟机运行WindowsServer2008R2时频繁弹出错误提示的方法。通过使用安全模式启动虚拟机,然后用十六进制编辑器修改特定DLL文件的字节来解决问题。此外,还提供了一个备用处理方案,即更改相关可执行文件的名称,但可能会导致配置同步受影响。

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问题描述

Parallels Desktop安装的Windows Server 2008 R2, 频繁会弹出文章标题中的提示

本来15.1.3版本在macOS中也会同时弹个窗口提示, 我试着将它升级到16.1.2了, macOS中的弹窗暂时没有出现

处理办法

  1. 虚拟机环境中准备十六进制文件编辑器, 这里我们使用 Hex Editor Neo
  2. 虚拟机使用安全模式启动
    可以 win + r --> msconfig --> "引导"标签 --> "引导选项"选择"安全引导">"最小"
  3. 使用 Hex Editor Neo 打开 C:\Program Files (x86)\Parallels\Parallels Tools\Plugins\DesktopUtilities.dll 文件, 定位到 0x5593 字节, 将原本的 74 更改为 EB , 保存
  4. 恢复虚拟机系统引导模式为正常
  5. 重启并验证

备用处理办法(未验证)

将 C:\Program Files (x86)\Parallels\Parallels Tools\prl_cc.exe 改名, 如 prl_cc_old.exe

不过这个可执行文件据说是用来实时同步配置的

各位各自取舍


参考链接:

this copy of parallels desktop may not be genuine. You may be a victim of software counterfeiting

### Pandas 平行计算工具与方法 在数据分析领域,Pandas 是一种强大的数据处理和分析工具。然而,在面对大规模数据集时,单线程操作可能成为性能瓶颈。为了提高效率,可以采用一些并行化技术或替代方案来加速 Pandas 的运算。 #### 1. 使用 Dask 替代 Pandas 进行并行计算 Dask 是一个灵活的并行计算库,能够扩展 Pandas 数据结构的功能以支持更大的数据量和更高效的多核 CPU 利用率[^1]。它通过模仿 Pandas API 提供了一种无缝切换的方式,允许用户轻松迁移现有代码到分布式环境中。 ```python import dask.dataframe as dd df = dd.read_csv('large_file.csv') result = df.groupby('key').value.sum().compute() ``` #### 2. Pyrallel 实验性解决方案 尽管 `Pyrallel` 主要针对实验性的分布式数据分析场景设计,但它也可以作为探索 Pandas 类似功能的一个方向[^2]。不过需要注意的是,该项目仍处于开发阶段,稳定性尚未完全确认。 #### 3. Modin 加速 Pandas 计算 Modin 是另一个值得关注的选择,它可以自动优化 Pandas 应用程序而无需更改底层逻辑。只需替换导入语句即可启用其内置的 Ray 或 Dask 后端支持。 ```python # 将 import pandas 改为 modin.pandas 即可获得加速效果 import modin.pandas as pd data = pd.read_csv("big_dataset.csv") processed_data = data.apply(some_function, axis=1) ``` 此方式特别适合那些希望最小改动原有脚本却追求更高执行速度的研究人员或者工程师们. #### 4. Multiprocessing 和 Joblib 手动实现并行 如果不想依赖第三方框架,则可以通过 Python 自带 multiprocessing 模块或是 joblib 来手动分配任务给多个处理器核心完成独立部分的工作后再汇总结果。这种方法灵活性较高但复杂度也相应增加了一些. 综上所述,Pandas本身并不具备原生的支持对于非常庞大的资料表作高效能的操作;但是借助上述提到的各种外部资源和技术手段我们可以有效地克服这一局限从而达成目的.[^1]
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