Windows 2000下的好一点的磁盘碎片整理软件有哪些啊?

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Linux不需要磁盘碎片整理

Linux不需要磁盘碎片整理。 以下引自linux官方网站对碎片的解说:来源于 http://www.linux.org/docs/ldp/howto/Partition/appendix.html#fragmentation 引用: 10.4. Some facts about file systems and ...

为什么Linux不需要磁盘碎片整理

如果你是个Linux用户,你可能听说过不需要去对你的linux文件系统进行磁盘碎片整理。也许你注意到了,在Liunx安装发布包里没有磁盘碎片整理的工具。为什么会这样? ... 为了理解...

mac碎片清理_为什么Mac硬盘不需要碎片整理

mac碎片清理On Windows, traditional hard drives (but not solid state drives) typically need defragmenting—a process that can take quite a long time. On macOS (and Linux), you don’t need to worry ...

linux不需要磁盘碎片整理

产生碎片整理想法的主要在两类朋友中,一类是受windows思想影响的朋友,还有一类是对操作系统原理一定程度了解的朋友。  我在这里先简单地说明一些问题。  所有地操作系统都会产生磁盘碎片,这正是某些...

[软件No1]UltraDefrag-带优化功能的磁盘碎片整理软件

当你重装系统之后,会感觉到电脑的性能比之前更加的...磁盘碎片整理软件哪个呢?UltraDefrag就是其中的一个。 UltraDefrag是完全免费,体积为405KB左右,在安装包中也集成了中文语言,安装完毕之后可以在设置

[转]linux不需要磁盘碎片整理

Linux不需要磁盘碎片整理。 以下引自linux官方网站对碎片的解说:来源于 http://www.linux.org/docs/ldp/howto/Partition/appendix.html#fragmentation 引用: 10.4. Some facts

什么是磁盘碎片

实际上,磁盘碎片应该称为文件碎片,因为文件会分别保存到整个磁盘的不同位置,而不是连续保存在磁盘的连续群集中。   当应用程序所需的物理内存不足时,通常操作系统会在硬盘上生成临时交换文件。此临时交换文件...

5款不妨一试的硬盘碎片整理工具

几十年来Windows操作系统中都一直有碎片整理功能。不过也大量第三方应用中有Windows原生工具中不具备的功能。本文列出了5款商用的碎片整体应用。 1、PerfectDisk Professional PerfectDisk Professional(如图A)...

autocad软件提供的哪些功能可以提高设计效率?_如何提高CAD运行效率?【新手篇】...

如果我们经常操作大图纸,可以配置一台好一点机器,内存配8个G以上,安装64位操作系统和CAD,这样可以避免因内存不足导致CAD软件无响应甚至退出。如何在现有硬件配置状态,进一步提高CAD绘图效率,很多粉丝都非常...

linux不需要磁盘碎片整理!(第二次修改版)

linux不需要磁盘碎片整理!(第二次修改版)http://forum.ubuntu.org.cn/viewtopic.php?t=27451Linux不需要磁盘碎片整理。 以下引自linux官方网站对碎片的解说:来源于 ...

磁盘碎片整理的新方法

享受极速快感 体验磁盘碎片整理的新方法 2004-09-03 11:38 -------------------------------------------------------------- 南方网讯 许多人只知道用磁盘碎片整理程序整理硬盘是提高程序执行速度的一种方法。...

Linux与Windows相比有哪些优势

想知道相比于人人都会使用的Windows系统,Linux有哪些优点。 不过在回答这个问题之前,我们首先要明确——“用户”,否则这个问题并不具备可回答的意义,什么意思呢?当用户同时了解并掌握这两个操作系统时,Linux...

win10用什么清理垃圾

我们知道,清理垃圾是让...尽管这样了,但电脑还是C盘的剩余空间还是在一点一点被蚕食。下面就来学习一下不用软件清理win10,主要是C盘? 1.C盘的文件或文件夹哪些可以删除? 一般来说,刚刚安装的电脑系统C盘主...

磁盘碎片原理分析

一、什么是磁盘碎片? 其实磁盘碎片应该称为文件碎片,是因为文件被分散保存到整个磁盘的不同地方,而不是连续地保存在磁盘连续的簇中形成的。当应用程序所需的物理内存不足时,一般操作系统会在硬盘中产生临时交换...

Windows 2000下优化Oracle9i性能

导读: 一、优化磁盘配置 Oracle是一个磁盘I/O强烈的应用,要确保你恰当地配置磁盘和文件系统: 在磁盘上建立数据文件前首先运行磁盘碎片整理程序 为了安全地整理磁盘碎片,需关闭打开数据文件的实例,并且停止...

Windows Vista释放磁盘空间的指南

I've got a smallish C: drive, about 140G, but noticed that in the last week or so I'd had only 200megs free. Not cool. A few hours later, I have 84.4G free. Here's now: 我的C:驱动器很小,大约140G,...

磁盘碎片整理之工具选择(转)

磁盘碎片整理之工具选择(转)[@more@] Windows用的久了,运行速度就要变慢,这个现象在平时的使用中时常发生。不明就理的用户一般都选择重新安装Windows,以提高运行速度。速度是提高了,可是安装Windows的过...

为什么NTFS系统容易产生碎片而ext系列则不会?

以下是我自己的理解: 给文件分配空间的算法不同。NTFS是连续分配,如果连续顺序地新建一系列文件,它们是一个个紧挨着的。但ext则不同,每个文件...windows概念碎片,在上面linux官方资料中称为外部碎片,它就

推荐给大家12款好用的电脑软件

一款来自国外的开源、免费软件,主打 Windows 文件自动归类,功能极其强大,只需预先设置想要的分类规则,一键拖拽过去,接下来就是见证奇迹的时刻! 这款软件并不是新出的,早在 2009 年就已发布,然而这么好用的...

有哪些软件堪称「神器」,却不被大众所知?

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安装Win8.1系统后的一些优化,关闭用不到的服务、文件搜索索引、碎片整理计划等_php_sir_新浪博客...

1.关闭家庭组,因为这功能会导致硬盘和CPU处于高负荷状态关闭方法:Win+C–设置–更改电脑设置–家庭组–离开 ...2.WindowsDefender全盘扫描系统,否则打开文件夹会卡顿。 然后可以排除信任的...

2020秋招 C++软件开发/游戏开发 面试知识整理汇总

鄙人的2020秋招目前已经基本结束,最终拿了四家公司的offer,在综合比较之后目前已经了明确的偏向,之后在尘埃落定后再写一篇感想总结把。现在把这两个月来整理的CPP复习资料做一个总结,希望日后能够帮助到需要...

LINUX为什么不需要磁盘整理

Linux不需要磁盘碎片整理。 以下引自linux官方网站对碎片的解说:来源于 http://www.linux.org/docs/ldp/howto/Partition/appendix.html#fragmentation 引用: 10.4. So

windows10安装ubuntu16.04的双系统

windows系统安装ubuntu16.04的双系统

Java Web酒店管理系统源码 +mysql 数据库

酒店管理系统分为前台和后台两个部分,其中后台供管理员管理系统之用,包括客房类型设置模块、客房设置模块以及操作员设置三个子模块,具体的功能模块如下。 客房类型设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房类型,包括新增客房类型、编辑已有客房类型、删除客房类型等功能。 客房设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房信息,包括新增客房、编辑已有客房、删除客房等功能。 操作员设置模块:该模块用来管理酒店的操作员信息,包括新增操作员、编辑已有操作员信息、删除操作信息等功能。 系统前台供酒店所有工作人员使用,包括入住登记模块、结账模块、预定模块、客户管理模块以及业务统计五个模块。具体的功能模块如下。 入住登记模块:该模块用来登记客户的入住信息,其中入住信息包括登记信息、客人信息以及费用信息三部分。 结账模块:该模块用来处理客户的退房信息,只需要知道客户所住的房间号码,就能进行退房结账。 预定模块:该模块用来处理客户的预定信息,除了可以新增预定信息外,还可以对已有的预定信息进行管理。 客户管理模块:该模块用来管理客户的登记信息,包括新增客户信息、编译已有客户信息、删除客户信息等功能。 业务统计模块:该模块用来统计酒店的客房出租率,并且已图形报表的形式来显示出租率信息。 本系统的开发工具具体如下。 系统开发平台:MyEclipse 6.5。 数据库管理系统软件:MySQL 5.0。 java开发包:JDK 5.0以上。 Web服务器:Tomcat 6.0。 本系统采用MVC架构模式开发,具体技术如下。 AJAX框架:使用ExtJS技术开发 显示层:使用JSP技术开发 数据访问层:使用DAO模式开发 持久层:使用Hibernate框架开发 首页访问地址 :http://localhost:8080/JavaPrj_9/首页配置 页面 修改 打开web.xml 修改 即可 /WEB-INF/pages/userLogin.jsp 复制代码 数据库配置 为hotel-hibernate.xml 文件 测试了将近2个小时 系统跑的还不错 一下小细节 bug 大家可以自己去调整下

Java基础概述-Java基础视频_深入浅出精华版

本课程讲解了Java语言概述及环境搭建和配置 学完后可独立完成HelloWorld案例,并能够解决常见的开发小问题。

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

OpenGL ES2.0基础

初级学习OpenGL ES2.0的课程,从无到有,从进本的函数讲起,每一课时都附带一个例子程序。深入浅出的讲解可编程管线技术,令人费解的文理,以及混合技术,各种优化技术:顶点缓冲区,索引缓冲区,帧缓冲区,介绍精灵的使用,并使用shader制作粒子特效。 掌握OpenGL ES2.0可编程管线,以及OpenGLES2.0的特性,带领初学者入门。

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

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