电脑上控制面板的管理工具打开什么也没有

本文介绍了解决Windows系统中管理工具空白的问题。通过创建特定的快捷方式,如本地安全策略、服务、计算机管理等,可以重新填充管理工具菜单,恢复其功能。
最近不知怎么,电脑上控制面板的管理工具打开什么也没有。查了一下,可能原因是用优化软件误删了。解决的办法是在AllUser的管理工具的文件夹里补充如下快捷方式。我的文件夹在“All Users/「开始」菜单/程序/system/管理工具”,各人的系统可能略有不同。
 
  快捷方式名称  项目位置  起始位置
本地安全策略%SystemRoot%system32secpol.msc /s%HOMEDRIVE%%HOMEPATH%
服务%SystemRoot%system32services.msc /s%HOMEDRIVE%%HOMEPATH%
计算机管理%SystemRoot%system32compmgmt.msc /s%HOMEDRIVE%%HOMEPATH%
事件查看器 %SystemRoot%system32eventvwr.msc /s%HOMEDRIVE%%HOMEPATH%
数据源(ODBC) %SystemRoot%system32odbcad32.exe %HOMEDRIVE%%HOMEPATH%
性能%SystemRoot%system32perfmon.msc /s%HOMEDRIVE%%HOMEPATH%
组件服务C:WINDOWSsystem32Comcomexp.msc 
 
### 如何排查和解决电脑上缺少 NVIDIA 控制面板的问题 如果在 Windows 系统中无法找到或打开 NVIDIA 控制面板,可以按照以下方式逐一排查并解决问题。 #### 1. 驱动程序是否正确安装 确认当前系统已正确安装适用于 GPU 的 NVIDIA 显卡驱动。可以通过运行命令 `nvidia-smi` 来验证驱动是否存在以及功能正常[^2]。 - 打开 PowerShell 或者 CMD 终端。 - 输入以下命令并回车: ```powershell nvidia-smi ``` 若返回详细的 GPU 使用情况,则说明驱动已经成功安装;反之需重新下载官方版本的驱动程序进行覆盖安装[^4]。 #### 2. 检查 NVIDIA 控制面板组件的存在性 某些情况下,即使显卡驱动被安装完毕,“NVIDIA 控制面板”这一特定模块可能因自定义精简而丢失。此时可采取以下措施恢复该功能: - **方法一**: 卸载现有驱动后再从[NVIDIA官方网站](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx)获取完整的最新版驱动包重装; - **方法二**: 利用 GeForce Experience 软件内置的功能来检测是否有可用的新版驱动更新,并按指引操作升级至兼容版本[^4]。 #### 3. 添加快捷启动项到桌面右键菜单 即便驱动无误且控制面板确实存在,也可能由于注册表配置错误而导致其未能出现在上下文菜单。对此有手动调整途径可供选择: ##### 步骤A: 修改Windows 注册表 警告:编辑前务必备份整个注册表以防万一造成系统不稳定!具体做法如下: 1. 同时按下键盘上的 Win 键加 R 键调出运行对话框; 2. 在弹窗内输入 regedit 并敲击 Enter 进入注册表管理器界面 ; 3. 寻找路径 HKEY_CLASSES_ROOT\Directory\Background\shell\nvcontrolpanel ,如果没有该项则创建之; 4. 设置默认字符串值 (Default Value) 数据为 @%ProgramFiles%\NVIDIA Corporation\Control Panel Client\ncpnvcpl.dll,-709 以指向实际控件位置[^4]. ##### 步骤B: 替代方案——直接通过搜索栏定位 对于不想冒险改动深层系统的用户来说,还可以利用任务栏上方的 Cortana / 搜索图标快速检索 “NVIDIA Control Panel”,从而绕过传统右键交互直达目标应用窗口[^3]。 #### 4. 更新操作系统补丁级别 最后别忘了保持主机 OS 处于最新的服务累积状态,因为微软不定期发布的安全修复可能会间接影响第三方硬件的支持程度。执行 windows update 获取必要的改进项目有助于消除潜在冲突因素[^3]。 --- ### 示例代码片段用于测试环境变量设置 下面提供一段简单的 Python 脚本用来检查机器学习框架能否识别本地存在的 CUDA 工具链及其关联设备资源状况: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 输出 True 表明支持 cuda 加速运算 print(torch.version.cuda) # 展示所依赖的具体 cuda 版本号 print(torch.cuda.device_count()) # 返回可见 gpu 数量统计结果 ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值