windows 2003下调整分区大小

Paragon Partition Manager 9.0 Professional管理磁盘分区 Technorati 标签: PM9,磁盘分区 Paragon Partition Manager 9.0 Professional管理磁盘分区 1 概述 PM9.0能完成windows自带磁盘管理器的所有功能,他超越windows磁盘管理器的是能够实现动态调整磁盘分区的大小。PM7.0在处理中文系统及其他非english系统时会有异常,在PM8.5以后支持多语言系统,目前最新版本为PM9. 阅读详情
windows 2003下调整分区大小,我已经遇到过,现给大家提一个解决方案

转载请厚道,注明出自落伍: http://www.im286.com/viewthread.php?tid=1617988
在windows 2003和windows 2000下,一般的调整分区大小的软件都不行,我赠经就遇到过,幸好微软给我了我么一个不错的工具,本人亲身实践。但如果你想调整系统盘的大小,那你就只有重装系统了

win 2003中调整分区大小的方法其实很简单

先在需要扩展的右边留出未分配的磁盘空间,可以通过 我的电脑 右键 管理 磁盘管理来操作

首先 进入cmd界面

然后输入Diskpart

这个时候进入DISKPART> 界面

然后你 先选择磁盘一般第一个为select disk 0

然后用list partition 查看你需要分区的盘符

select partition 数字(比如1)  来选择它,然后用list partition 查看是否有 *号在前面,如果确认了,那么就输入 Extend

系统会提示 成功地扩展了卷

就如此简单的完成了分区的扩展,什么软件都不需要装

下面是网上找的详细的介绍

可能大家都知道,在Windows Server 2003下,普通版本的分区魔术师是无法运行的,而Windows内置的命令行工具Diskpart则能胜任分区魔术师的大部分工作,它的功能非常强大。输入Diskpart后,将显示如图所示的专用提示符即Diskpart>(注意:这不是一个路径),在这一环境下可输入很多与之相关的同时也是它专用的子命令。在下面这个精心设计的案例中,各位朋友就能看到Diskpart是怎样在不破坏数据的前提下为分区扩容的,这无疑为我们管理分区提供了一套全新的方法。  

  步骤一:打开Diskpart集成环境  

  启动到带命令提示符的安全模式下,输入Diskpart。  

  接下来先输入list disk显示已安装的硬盘,从图中可看出,只有一个硬盘,显示为disk 0(如果安装了两个硬盘,第2硬盘将显示为disk 1)。再输入“select disk 0”选择这个硬盘(也可称为为该硬盘设置焦点属性)。然后输入list partition 显示分区,显然,其中有两个主分区、两个扩展分区。

  步骤二:删除分区3  

  输入select partition 3使分区3(5004MB的那个)具有焦点属性,再输入delete partition即可删除该分区。请将图中第1、2两个List partition命令后的值进行比较,不难看出,原分区3确实已被删除了。

  提示:输入select Partition 3后,如果再输入list partition命令,就能看到分区3前有一个*号。任何具有焦点属性的硬盘或分区前都有一个*号,这样能使用户对当前操作对象一目了然。

步骤三:分区扩容  

  输入select partition 1使其具有焦点属性,再输入Extend,刚才删除分区所空出来的末分配空间就能自动添加到第1分区中去。再输入list partition可观察到分区1的容量变化情况,请比较图1中第1、3两个list partition命令后的值,就能看出这一点。  

  注意:将带有焦点的分区扩展为最邻近的未分配空间时,对于普通分区,未分配的空间必须在同一磁盘上,并且必须紧邻着带有焦点的分区。  

  如果要被扩容的分区是NTFS格式,扩容后不会丢失任何数据;如果是非 NTFS的文件系统格式,此命令就会失败,但不会对分区作任何更改也不会破坏数据。  

  Diskpart不能扩展当前启动分区,也不能对包含页面文件的分区进行扩容。从图中可看出,“我的电脑”中有两个主分区,分区5才是活动分区。不然,不能对分区1进行扩容操作。  

  Extend命令的语法:  

  extend [size=n]  

  参数说明: size=n 代表添加到当前分区的空间大小 (单位是MB),如果不指定大小,磁盘就扩展为占用所有最邻近的未分配空间。   

  不管对硬盘分区做了什么样的改动,包括创建、删除、扩容等,都用不着重新启动电脑即可生效(这是分区魔术师不能做到的),但在“我的电脑”(Diskpart是在命令提示符窗口中工作的,可同时从桌面打开“我的电脑”)却看不到这些分区,这是为什么呢,原来,还没为其指定驱动器号(也就是盘符),下面以为第一个分区指定盘符为例进行说明。  

  先使第1个分区具有焦点属性,再输入命令Assign,Diskpart就会自动为其分配一个盘符。当然也可用命令assign letter=X来手动指定,手动指定时,不能与已存在的盘符相同。经过这样的处理后,就能在“我的电脑”下查看到这些分区了。

  步骤四:将分区1设为活动分区  

  先用select parttition 1使其具有焦点属性再输入命令active即可。最后输入Exit,退出Diskpart集成环境,让电脑自动重启。但要注意的是,在“我的电脑”上,分区1中必须有完整的操作系统,否则电脑不能正常启动。  

  如果用惯了Diskpart,你就会觉得它的设计很符合人们的思维习惯,一般是先指定焦点,再进行操作,在操作过程中还可随时显示分区状态以便掌握进度。输入Help可查看到所有的子命令,输入有错时,它还会自动列出子命令列表及简要说明,将你引导到正路上来。另外,安装Windows 2003后,大家最熟悉的分区魔术师(非服务器版)不能正常运行,使用Diskpart就成了一个不错的选择。

  如前所述,在Diskpart下进行任何操作前都必须指定焦点,即指明对哪一对象进行操作,这一方面使得操作逻辑清楚;但另一方面,如果误指焦点又执行了破坏性的命令,如删除分区等,会造成无可挽回的损失。所以,请随时用list命令查看各分区状态。焦点分区前有一个星号(*)标志。 
 
2003系统可用的磁盘无损调整大小分区软件 大多数磁盘分区软件在WINDOWS2003都表示无能为力,但很多时候由于当时分区不理想,要调整各分区大小,难道得全盘格式化吗?现在介绍一款软件 立即下载

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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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