08r2系统下的xinsxs文件夹怎么瘦身

q506324275 2015-02-10 03:23:34
在不使用微软自带的更新清理工具下怎么瘦身这个文件夹
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q506324275 2015-02-11
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引用 7 楼 zhao4zhong1 的回复:
[quote=引用 6 楼 q506324275 的回复:] [quote=引用 5 楼 zhao4zhong1 的回复:] 但如果xinsxs目录是系统目录的话,上帖操作风险很大,弄不好会有严重后果。
如果是系统目录,那这样链接一个目录的话,winsxs文件不是仍然在c盘?而且winsxs文件里都是系统更新前后的备份和vc库文件[/quote] 我也没实际这么操作过。 结果可能没事,也可能出事。 理论上如果 junction c:\mydir\xinsxs e:\xinsxs 这条命令没明确返回错误信息,且之后系统更新过且重启过无任何异常的话,winsxs文件夹的实际存储位置应该不会仍然在c盘。 我猜。[/quote] 我先搞个测试服务器试下
赵4老师 2015-02-11
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引用 6 楼 q506324275 的回复:
[quote=引用 5 楼 zhao4zhong1 的回复:] 但如果xinsxs目录是系统目录的话,上帖操作风险很大,弄不好会有严重后果。
如果是系统目录,那这样链接一个目录的话,winsxs文件不是仍然在c盘?而且winsxs文件里都是系统更新前后的备份和vc库文件[/quote] 我也没实际这么操作过。 结果可能没事,也可能出事。 理论上如果 junction c:\mydir\xinsxs e:\xinsxs 这条命令没明确返回错误信息,且之后系统更新过且重启过无任何异常的话,winsxs文件夹的实际存储位置应该不会仍然在c盘。 我猜。
q506324275 2015-02-11
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引用 5 楼 zhao4zhong1 的回复:
但如果xinsxs目录是系统目录的话,上帖操作风险很大,弄不好会有严重后果。
如果是系统目录,那这样链接一个目录的话,winsxs文件不是仍然在c盘?而且winsxs文件里都是系统更新前后的备份和vc库文件
赵4老师 2015-02-10
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但如果xinsxs目录是系统目录的话,上帖操作风险很大,弄不好会有严重后果。
赵4老师 2015-02-10
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引用 3 楼 q506324275 的回复:
[quote=引用 1 楼 zhao4zhong1 的回复:] 将这个文件夹链接(junction)到另一个有足够硬盘空间的逻辑驱动器上。
具体怎么操作,网上查了好多方法都不行[/quote] 之所以你想对xinsxs文件夹比如c:\mydir\xinsxs瘦身,八成是因为xinsxs文件夹所在逻辑盘c:盘剩余空间紧张, 那么比如此时你的另一个逻辑盘剩余空间很大比如E:盘,那么你可以如下操作: cd /d e:\ md xinsxs xcopy /cherky c:\mydir\xinsxs\*.* e:\xinsxs cd /d c:\mydir rd /s /q xinsxs md xinsxs junction c:\mydir\xinsxs e:\xinsxs 其中junction需事先从https://technet.microsoft.com/en-us/Sysinternals/Bb896768.aspx下载。
q506324275 2015-02-10
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引用 1 楼 zhao4zhong1 的回复:
将这个文件夹链接(junction)到另一个有足够硬盘空间的逻辑驱动器上。
具体怎么操作,网上查了好多方法都不行
q506324275 2015-02-10
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引用 1 楼 zhao4zhong1 的回复:
将这个文件夹链接(junction)到另一个有足够硬盘空间的逻辑驱动器上。
你的意思是说对着个文件夹进行扩展?
赵4老师 2015-02-10
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将这个文件夹链接(junction)到另一个有足够硬盘空间的逻辑驱动器上。
【期刊论文复现】多元宇宙算法求解电力系统多目标优化问题(Matlab实现)内容概要:本文复现了期刊论文中提出的多元宇宙算法(Multi-Verse Optimizer, MVO)用于求解电力系统中的多目标优化调度问题,采用Matlab进行代码实现。该算法受宇宙中黑洞、白洞和虫洞等天文现象启发,通过数学建模模拟多目标搜索过程,具有较强的全局寻优能力和收敛性能。文中将其应用于典型的电力系统经济调度场景,如考虑燃料成本、排放量等多个优化目标的微电网或多能源系统调度问题,通过构建合理的数学模型和约束条件,实现对多个冲突目标的协同优化。同时,文章提供了完整的代码框架与仿真结果,便于读者理解和复现。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法基础知识的研究生、科研人员及从事电力系统优化调度工作的工程师。; 使用场景及目标:①学习和掌握新型智能优化算法——多元宇宙算法的基本原理与实现方法;②将其应用于电力系统经济调度、微电网优化、多目标决策等领域的模型求解;③为科研工作提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现细节,重点关注目标函数建模、约束处理及MVO算法核心迭代逻辑,并尝试在不同测试系统中进行参数调优与性能对比,以深入掌握其应用技巧。
内容概要:本文针对计及光伏波动性的主动配电网有功无功协调优化问题,提出一种基于多目标粒子群优化算法(MOPSO)的协同优化方案,并通过Matlab代码实现仿真验证。研究充分考虑光伏发电的随机性与间歇性特征,构建了一个综合有功功率调节、无功功率补偿、电压质量提升及网络损耗最小化的多目标优化模型,旨在提升高渗透率光伏接入下主动配电网的运行稳定性与经济性。通过优化算法求解实现有功与无功资源的协调调度,有效缓解因光伏出力波动引起的电压越限与潮流分布不均等问题,增强了系统的调节能力与鲁棒性。; 适合人群:具备电力系统分析基础和Matlab编程能力的科研人员,以及电气工程、自动化等相关专业的研究生和高年级本科生。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下主动配电网的优化运行策略;②为电力系统仿真教学与科研提供可复现的算法模型与代码实例,目标是掌握多目标智能优化算法在电力系统优化调度中的建模方法、实现流程及其工程应用价值。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数的设计、约束条件的处理方式以及粒子群算法的改进策略,同时可通过调整参数设置、测试不同场景以深入理解优化机制与系统响应特性。

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