开启服务并设置服务启动方式

异步FIFO的隐形陷阱:复位信号同步化实战解析 本文深入解析异步FIFO设计中复位信号同步化的隐形陷阱,重点分析赛灵思xpm_fifo_async原语在FPGA应用中的常见问题。通过实战代码和系统集成方案,提供复位同步化的最佳实践,帮助工程师避免跨时钟域通信故障,提升系统可靠性。 阅读详情
/*******************************************************************************
函数名:OpenServerWithStartTypeByName
函数功能:以请求的方式打开服务
函数参数:
strServerName: 服务名称
nStartType: 启动方式
函数返回值:
TRUE : 设置成功
FALSE: 设置失败
函数描述:
********************************************************************************/
BOOL OpenServerWithStartTypeByName(CString strServerName,int nStartType)
{
if((SERVICE_BOOT_START>nStartType)||(SERVICE_DISABLED<nStartType))
{
OutputDebugStringA("OpenServerWithAutoByName----无法以设置的方式启动服务");
return FALSE;
}

BOOL bRet = TRUE;
SC_HANDLE hScm;  
SC_HANDLE hService; 
//LPQUERY_SERVICE_CONFIG lpsc; 
DWORD dwBytesNeeded, cbBufSize, dwError;
CString strServicename = strServerName;
//打开服务管理器
if((hScm=OpenSCManagerA(NULL,NULL,SC_MANAGER_ALL_ACCESS))==NULL)  
{  
CloseServiceHandle(hScm);  
int nErr = GetLastError();
CString strErr ;
strErr.Format("NTP:Get Service Manager Fail:%d",nErr);
OutputDebugStringA(strErr);
return false;  
}  
//打开服务
hService=OpenServiceA(hScm, strServicename,SERVICE_ALL_ACCESS);  
if(!hService)
{  


CloseServiceHandle(hScm); 
int nErr = GetLastError();
CString strErr ;
strErr.Format("NTP:Get Service Handle Fail:%d",nErr);
OutputDebugStringA(strErr);
return FALSE;
}
//改变服务启动方式为自动
QUERY_SERVICE_CONFIGA ServiceConfig;
DWORD dwNeed = 0;
//查询服务启动状态
QueryServiceConfigA(hService,&ServiceConfig,sizeof(QUERY_SERVICE_CONFIGA),&dwNeed);
if (nStartType!=ServiceConfig.dwStartType)
{
//改服务状态
SC_LOCK sclLockA;  
sclLockA = LockServiceDatabase(hScm);
if (sclLockA != NULL)
{
bRet = ChangeServiceConfigA(  
hService, // handle of service  
SERVICE_NO_CHANGE, // service type: no change  
nStartType, // 这里做了更改  
SERVICE_NO_CHANGE, // error control: no change  
NULL, // binary path: no change  
NULL, // load order group: no change  
NULL, // tag ID: no change  
NULL, // dependencies: no change  
NULL, // account name: no change  
NULL, // password: no change  
NULL);
if (FALSE == bRet)
{
CloseServiceHandle(hService);  
CloseServiceHandle(hScm); 
return FALSE;
}


}
else
{
SC_LOCK sclLockB;  
sclLockB = LockServiceDatabase(hScm);  
if (sclLockB != NULL)
{
bRet = ChangeServiceConfigA(  
hService, // handle of service  
SERVICE_NO_CHANGE, // service type: no change  
nStartType, // 这里做了更改  
SERVICE_NO_CHANGE, // error control: no change  
NULL, // binary path: no change  
NULL, // load order group: no change  
NULL, // tag ID: no change  
NULL, // dependencies: no change  
NULL, // account name: no change  
NULL, // password: no change  
NULL);
if (FALSE == bRet)
{
CloseServiceHandle(hService);  
CloseServiceHandle(hScm); 
return FALSE;
}
}
}


}
SERVICE_STATUS status; 
//查询服务状态
QueryServiceStatus(hService,&status);
if(SERVICE_RUNNING == status.dwCurrentState)
{
//服务已经开启
CloseServiceHandle(hService);  
CloseServiceHandle(hScm); 
return TRUE;
}
if(SERVICE_STOPPED == status.dwCurrentState)
{
//服务未启动则开启服务
bRet = StartServiceA(hService, 0, NULL);
if ((0 == bRet)||(ERROR_SERVICE_DISABLED == GetLastError()))
{
CloseServiceHandle(hService);  
CloseServiceHandle(hScm); 
return FALSE;


}
}
CloseServiceHandle(hService);  
CloseServiceHandle(hScm); 
return TRUE;




}

使用示例:

CString strServiceName = "W32Time";
BOOL bRet =  OpenServerWithStartTypeByName(strServiceName,SERVICE_AUTO_START);
if (FALSE == bRet)
{
//MessageBox(NULL,"Open Service Fail",NULL,0);
return FALSE;

}

【RT-DETR涨点改进】全网独家首发Conv改进篇 | SCI一区 2025 | RT-DETR引入轻量级CGHalfConv通道分组半卷积模块,含多种创新改进、有效提升检测精度 本文介绍引入 GC Half-convolution 模块可以显著提升 RT-DETR 在资源受限环境下的性能。该模块通过通道分组与半卷积结合,有效减少了参数量与计算量,增强了模型对不同尺度和复杂背景下目标的特征提取能力。在保持模型轻量化的同时,GC Half-convolution 能够更细致地区分目标的边缘纹理、颜色、结构等关键信息,从而提升检测精度。特别是在面对小目标、多类别、形态相近的目标时,该模块能提取更具判别性的局部与全局特征,优化 RT-DETR 的检测效果,并加快推理速度。 阅读详情

相关推荐

逆向实战:手把手教你分析Google DroidGuard虚拟机的加密与反调试(附Python脚本)

本文深入解析Google DroidGuard虚拟机的加密机制与反调试策略,提供从环境配置到逆向分析的完整实战指南。通过IDA Pro、Frida等工具链,详细剖析DroidGuard的信号拦截、内存校验等保护机制,并附Python脚本实现自动化分析,助力Android安全研究人员突破GMS核心组件的安全防护。

weixin_32428571的博客 313

SERVICE_BOOT_START 驱动程序逆向

21:33 2007-9-20今天发现了 syser debugger  的 SDbgMsg.sys。 这个驱动程序就是SERVICE_BOOT_START  类型的驱动程序, 在windows 启动后最新给出提示信息 "Press "ESC" to Cancel Load Syser Boot  Module ",我想看看到底是怎样编程实现的:打开 IDA 载入 SDbgMsg.sys

FISH 的专栏 3432

mongoDB 数据莫名其妙的没了

问题 之前没有接触过mongoDB,然后接手一个项目使用的是MongoDB,我就跟着网上的教程搭建一个MongoDB的服务,并运行起来。 一开始没有啥问题,成功的把服务与MongoDB都启动以来,运行也没有问题。但是过了几天,我再次打开时发现,以前的数据神奇的消失了。我还在想,是有什么定时清除的么,还是什么原因导致崩了然后数据就被清理了。 查找原因 第一次遇到我没有在意,重启了一下MongoDB,...

技术熊的博客小窝 1万+

SERVICE_BOOT_START 驱动程序逆向 2

.text:000104D2 ; void __stdcall DeferredRoutine(struct _KDPC *,PVOID,PVOID,PVOID).text:000104D2 DeferredRoutine proc near               ; DATA XREF: start+15Co.text:000104D2                 xor     e

FISH 的专栏 1811

FID指标实战:如何用Python快速计算生成图像的质量分数(附完整代码)

本文详细介绍了如何使用Python计算Fréchet Inception Distance(FID)指标,以评估生成图像的质量。通过完整的代码示例和优化技巧,帮助开发者快速实现FID计算,并解读分数背后的实际意义,适用于GAN和扩散模型的性能评估。

weixin_28718487的博客 377

ESP-SR实战:从零搭建智能语音唤醒与命令识别系统

本文详细介绍了如何利用乐鑫ESP-SR框架,从零开始搭建一个完整的离线智能语音交互系统。内容涵盖硬件选型(推荐ESP32-S3与数字麦克风)、开发环境配置(ESP-IDF与ESP-ADF),并深入解析了AFE声学前端、WakeNet唤醒词检测和MultiNet命令词识别三大核心模块的工作原理与实战配置。通过具体的代码示例和调试技巧,指导开发者快速实现高识别率的语音唤醒与命令控制功能。

weixin_29161785的博客 302

nt驱动CreateService创建SERVICE_BOOT_START级别服务报错87

在网上看了一个关于nt驱动安装卸载的例子,于是自己写了需要SERVICE_BOOT_START级别启动的驱动,但是安装的时候报错了,错误码是87。但是我只是改了一个级别而已,没道理会出错的。然后我只是简单的把驱动文件复制到C:\Windows\System32\Drivers目录。再执行一遍,居然成功了。不改级别的时候,测试过,路径不需要指定。可能因为这个级别的特殊性吧。...

youyudexiaowangzi的专栏 1600

Ansys HFSS 中的同轴电缆仿真

准确模拟它们的行为对于确保 RF 系统的最佳性能至关重要。在本博客中,我们将介绍在 HFSS 中设置同轴电缆仿真并绘制插入损耗、回波损耗和电场分布的过程。将波端口分配给同轴线的两端以激励模型,并定义了从 1 GHz 到 20 GHz 的频率扫描以评估其宽带性能。铜分配给内部导体,铝分配给外部导体。介电区域使用 PTFE 定义,其相对介电常数为 2.1,损耗角正切为 0.00022。仿真完成后,结果用于绘制整个频率范围内的回波损耗和插入损耗。此外,电介质内的电场分布也被绘制和动画化。

jkh920184196的博客 1911

windows 内核原理与实现读书笔记之驱动程序初始化

I/O系统的初始化是在内核的阶段1初始化过程中完成的。主要函数是Phase1InitializationDiscard,它调用IoInitSystem 来初始化I/O系统。 IoInitSystem 初始化工作: 调用IopCreateObjectTypes ,创建7种类型对象:Adapter、DeviceHandler、Controller、Device、Driver、IoCompletion、File,并存放在相应的全局变量中。 WRK中的全局类型对象变量,如下表: CmpKeyObjec

maomao171314的专栏 1366

Element-cascader级联选择器增加全选功能

element el-cascader

weixin_44384273的博客 3729

核心组件大换血:Backbone与Neck魔改篇:YOLO26结合StarNet结构:2026星状网络在YOLO生态的即插即用实战

本文将介绍如何将StarNet作为Backbone替换YOLO26原生架构,以提升边缘设备上的目标检测性能。文章首先分析了YOLO26在特定场景下的精度瓶颈,指出其通用Backbone设计存在不足。随后深入解析StarNet的核心创新——星操作(Star Operation),这一低维计算却能获得高维特征表达的数学魔术,以及其极简的StarBlock模块设计。通过对比YOLO26原生架构的三大创新与痛点,作者提出两种替换策略:完整替换Backbone或局部替换+Neck联调。文中提供了StarNet核心代码

ZDQ58818的博客 290

《Windows内核原理与实现笔记》(三)Windows引导过程

内核加载 在Intel x86系统上,Windows操作系统获得控制首先从硬盘的主引导记录(MBR,MasterBoot Record)开始,Windows Setup程序在安装Windows时填充MBR(其他的磁盘管理程序也可能填充MBR)。MBR包含代码和数据,其代码称为引导代码,在系统引导时首先获得控制;MBR中的数据是一张分区表,指定了每个分区在磁盘上的位置和大小,以及分区的类型。当...

kernweak的博客 1381

YOLOv11缝合改进Conv | SAConv在YOLOv11中的应用可切换空洞卷积与性能提升(附代码)

在本篇文章中,我们将深入探讨如何通过引入**SAConv**(Switchable Atrous Convolution,可切换空洞卷积)来优化YOLOv11网络结构,特别是在卷积操作方面的创新。我们会解析SAConv的核心原理和架构设计。

一键难忘的博客 955

服务器系统开启telnet,Telnet怎么打开 Win7/Win8系统开启Telnet服务方法图解

Telnet是管理员常用的远程登录和管理工具,通过在本地电脑上运行Telnet客户端服务,就可以远程控制远端的Telnet服务器了。在Windows 2003/XP/Vista/Win7/Win8系统中都集成有Telnet服务。过默认情况下Telnet服务是被禁用的,需要使用的朋友,需要手动开启。那么Telnet怎么打开?相信很多新手朋友都不太了解,下面笔者以Win7/Win8系统为例,教大家如何...

weixin_30045597的博客 5235

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

巧用bat批量开启关闭服务

我自己这边加了MySQL、Oracle10G。如果自己相加的话,可以自己照着写一下。 其中用到的语句其实蛮简单的。这里就只写几个比较关键的。 net start 服务名 开启某服务 net stop 服务名 关闭某服务 注:如果服务名有空格,则用双引号括起来。另外服务名不是服务显示的名称,你要右键服务属性才能看到服务名。有时候显示的名称就是服务名。 sc config 服务名 start...

weixin_30569153的博客 435

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

如何开启MYSQL

开始->运行->services.msc 里面找名称MySQL服务双击打开属性 点启动 想要开机自动启动把启动类型改成自动否则改成手动

melook 531

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

Powershell与jenkins集成部署的运用(powershell运用)

powershell简介: 远程管理采用的一种新的通信协议,Web Services for Management,简称WS-MAN它通过http或者https进行工作,WS-WAN的实现主要基于一个后台服务:Windows远程管理(WinRM)。Server2008R2中默认开启该服务,从Server2012开始,该服务便集成在系统中默认开启,Win7默认安装此服务,但是默认为禁用状态,Win

iZYH的博客 3299

L2TP连接尝试失败,因为安全层在初始化与远程计算机的协商时遇到了一个处理错误

L2TP连接尝试失败,因为安全层在初始化与远程计算机的协商时遇到了一个处理错误

。。。。 2万+

关于XP系统远程桌面的一点点记录

关于XP系统远程桌面的一点点记录 由于今天事情比较多,而公司的测试系统又出问题了,没有办法只能重装系统。 重装系统是一件对于我们来说,已经是很容易的事情了。而且不是被逼到无奈,谁都不想重装系统呢。 系统安装完毕,设置登录密码,关闭防火墙,开启远程桌面。 测试一下,在其他机器都能正常登陆的。于是,备份一下。备份结束后,在此连接,却无法连接。...

weixin_34254823的博客 109

win7远程桌面连接失败问题

(1)首先,我先设定了下面 但是出现一个问题说:没有开启防火墙服务。通过查找资料才知道是由于Application Layer Gateway Service没有启动。然后用win + r输入services.msc找到相关服务并开启。 (2)然后,设置了电源选项,使被远程的电脑不进入休眠模式。 当设置好后,使用另一台电脑进行远程却不能连接上。但是services.msc上该开的

喜欢哲学的女孩 2503

(三)Kafka离线安装 - ZooKeeper开机自启

一般通过指令手动来启动zookeeper的方法是,先进入到zookeeper的安装目录下的bin目录,然后执行启动指令。上面的方式是通过手动启动,关闭的。ExecReload后面跟的是zookeeper的重启指令,关于文件路径替换为自己的就行。ExecStart后面跟的是zookeeper的启动指令,关于文件路径替换为自己的就行。ExecStop后面跟的是zookeeper的停止指令,关于文件路径替换为自己的就行。这里是通过创建系统服务,然后把这个系统服务设置开机自启,从而达到想要的目的。

清风ai明月的专栏 1173

IIS-关于网站发布后能访问登陆页面,但是一直未响应的问题

转载。 https://blog.youkuaiyun.com/milijiangjun/article/details/89449159 事由:今天将一个项目拷贝到iis 中,然后设置完端口以后出现了一个问题,就是能访问登陆界面,输入后一直无响应 表现: 然后查看是否是自己的数据库配置webconfig 错了。然后改正了。环视这个错误 然后查证了资料后发现是iis 的session 状态服务需要开启 解决...

Zola的博客 3356

linux计划任务---crontab的使用

网址:http://blog.youkuaiyun.com/zlzlei/article/details/7767599 1:cron服务相关     a:查看crond服务的启动情况          chkconfig --list | grep crond     b:开启和重新开启crond服务         /etc/init.d/crond start        

字符集-utf8 874

Scribble条件驱动ResEnc U-Net的多示踪剂PET/CT交互式病灶分割

医学图像分割是临床诊断与治疗规划的关键技术,U-Net作为主流深度学习架构,在病灶提取中展现了强大能力。然而,面对多示踪剂PET/CT影像,不同示踪剂的摄取差异、复杂背景及高标注成本,使全自动分割模型难以稳定泛化。交互式分割通过引入用户提示,将医生经验与模型预测结合,成为提升分割精度与实用性的重要路径。本文以涂鸦(Scribble)作为交互条件,结合ResEnc U-Net残差编码架构,实现多示踪剂PET/CT病灶的高效交互式分割。文章系统讲解任务设计、数据组织、模型搭建、训练策略与工程排错,并给出可复现的

weixin_34163553的博客 394

vmware下的linux没有网络问题解决思路

这里使用的NAT连接方式 1.首先保证本机联网正常 2.检查虚拟机相应的服务(VMware NET Service 和 VMware Workstation Server)是否已确认打开   检查方式1:      可以把服务设置为自动启动,也可以每次都手动启动,这个看自己的需求 ......

优质后端技术知识记录 3174

SecureCRT乱码问题解决

我是win10的系统,找不到防火墙, cmd里面输入“services.msc” 点击确定或回车 找到“Windows Defender Firewall”服务点击打开窗口,将启动方式改为自动然后应用 在控制面板输入“防火墙” 症状:宿主机通ping通虚拟机,虚拟机却不能ping通宿主机,把防火墙关闭后虚拟机可以ping通宿主机 原因:ICMP被防火墙禁止了 解决办法:防火墙->高级设置->入站规则,开启“文件与打印机共享(回显请求-ICMPv4-I...

天天的博客 2713
上一篇: w32time服务自动更新时间(NTP)
下一篇: 修改注册表值
开发农民
博客等级 码龄10年 12粉丝 20原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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