Windows 驱动诊断 | 蓝屏 / 加载失败 / 装不上

Windows 驱动诊断

一、系统内置工具

工具关键能力典型场景快速入口
驱动程序验证程序 (Verifier)强制驱动在严苛规则下运行,第一时间蓝屏并生成 .dmp随机蓝屏、休眠唤醒失败、怀疑某驱动踩内存Win+R → verifier → 选“创建标准设置”→ 选驱动 → 重启
设备管理器 (devmgmt.msc)看状态、看版本、回滚/卸载/禁用/更新驱动,查资源冲突黄色感叹号、未知设备、驱动回滚Win+X → 设备管理器
系统文件检查器 (SFC)扫描并修复受保护系统文件(含驱动相关 DLL、SYS)驱动加载失败且提示“缺少系统组件”管理员 CMD → sfc /scannow
DISM修复 Windows 映像底层缓存,解决 SFC 修不动的情况驱动装不上、报错 0x800f081f 等 CBS 故障管理员 CMD → dism /online /cleanup-image /restorehealth
事件查看器 (eventvwr)按时间轴给出驱动加载/崩溃/电源事件(ID 41、219、1001 等)开机失败、休眠唤醒黑屏、需溯源时间线Windows 日志 → 系统 → 筛选“Kernel-Power”“DriverFrameworks-UserMode”
Windows 内存诊断重启级内存体检,排除“内存位翻转”被误判为驱动问题蓝屏码多为 MEMORY_MANAGEMENT、PAGE_FAULT_IN_NONPAGED_AREAWin → mdsched → 立即重启并检查

二、微软官方扩展套件

套件组件用途摘要获取
Windows SDK / WDKWinDbg、KD、CDB开 dump、内核调试、断点驱动源码官网下载对应版本 SDK/WDK,装时勾选“Debugging Tools”
Sysinternals 小工具集DebugView、Process Monitor、LiveKd抓驱动 DbgPrint 输出;实时监控驱动读写文件/注册表;免重启看内核微软官网 Sysinternals 一页打包,绿色exe
Device Console (DevCon)命令行版设备管理器,支持批量脚本无头服务器或 WinPE 下批量禁用/启用设备SDK 安装后,在 Tools\x64 目录找到 devcon.exe

三、第三方

工具关键能力适用备注
Snappy Driver Installer Origin (SDIO)离线驱动包完整校验、SHA-1 校检、批量安装重装系统、无网络、强迫纯净开源、无广告、驱动包可放 U 盘
DriverStore Explorer (RAPR)可视化 DriverStore 冗余版本,一键删除驱动残留导致装不上新版单文件绿色,删前自动创建系统还原点
OSR DeviceTree树状图展示设备节点、服务、中断、电源状态高级玩家查枚举顺序、查 IRQ 冲突免费需注册邮箱
Process Hacker / System Informer看内核模块加载地址、实时 CPU/IO 占用驱动泄漏句柄、DPC 过高开源,驱动级钩子可卸载

四、场景速查

  1. 刚蓝屏 →
    ① eventvwr 找“上一次关闭时间”→ ② verifier 开标准规则 → ③ 复现后 WinDbg 开 dump → ④ !analyze -v
  2. 重装后缺驱动 → SDIO 离线包一次性打全;若仅缺显卡,官网驱动优先。
  3. 驱动装不上 → 先用 RAPR 清旧版 → DISM /restorehealth → 再装。
  4. 休眠唤醒黑屏 → eventvwr 搜“Kernel-Power 41”→ verifier 选“电源选项”→ 复现后分析 dump。

五、注意事项

  • Verifier 开启后系统会变卡,务必“单驱动轮询”并提前建还原点。
  • 第三方“一键更新”类工具(Driver Booster 等)可能下发未签调试版,生产环境慎用。
  • 清理 DriverStore 时,只删“旧版本&无设备使用”的条目;系统自带驱动勿动。

via:

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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