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98的系统出现问题了,想重装2000,能否告诉我详细的安装过程?谢谢!
stevedai
2004-05-07 04:14:39
up!我的系统是98的,现在启动时出现了问题,我想重装个2000,可是我不知道详细的安装过程,将光盘插入光驱后,怎样进入DOS模式来格式化C盘?然后怎么做?
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98的系统出现问题了,想重装2000,能否告诉我详细的安装过程?谢谢!
up!我的系统是98的,现在启动时出现了问题,我想重装个2000,可是我不知道详细的安装过程,将光盘插入光驱后,怎样进入DOS模式来格式化C盘?然后怎么做?
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myangelonline
2004-05-08
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直接把光盤放進光驅
然後從光驅啟動
復製文件
然後出現格式化
選用FAT或者NTFS來格式化妳的硬盤
格式化完就可以安裝系統了
yangzi7908
2004-05-08
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直接在BIOS里面用光盘启动,然后插入2000的光盘,一路过去都有很详细的提示呀
赶紧行动啊,你会觉得很简单的,不要光在这里看!
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
回炉重造,学习编程中。。。
2004-05-08
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2000盘启动安装最简单了,按照提示操作即可
jimmyge
2004-05-07
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1.裝系統很簡單!
2.找張win 2000光盤插入光驅後,按enter鍵安裝!
3.其他的步驟看說明再做!
stevedai
2004-05-07
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也就是,不用启动盘,怎样在2000下进入纯DOS模式?这是另一个问题了,呵呵!
SK猫
2004-05-07
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设置为光盘启动,把安装盘放光驱就行,不用进DOS
安装过程中会提示是否格式化
stevedai
2004-05-07
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如何进入DOS模式呢?我的98是有问题的啊!
shadow22
2004-05-07
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楼上说得很详细了,其实不用重建分区的,直接格式化C盘装也可以的.
kevinliuu
2004-05-07
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不用进dos
2000安装盘启动后,会提示安装,并能够侦测到98系统,建议全新安装而不要使用升级安装
检测完硬件以后,会提示安装系统文件的位置,默认是c:\windows 此时不要回车,选第三项,删除分区,即将你的c去删除,然后重新分出一个区(大小就是删除的分区),然后确定之后,就格式化c盘并复制文件进行安装了
中小学校网络视频监控解决方案.doc
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分治算法实验报告.docx
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基于BACF算法的实时目标跟踪技术
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控
系统
、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类
过程
)、Boosting算法(包含特征权重更新的代
这篇文章主要探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在保证性能方面的应用 以下是文章的主要内容和结构:
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性
系统
最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思
想
,解决了不同场景下的跟踪控制
问题
。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等
问题
,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性
系统
的最优控制
问题
,特别是在存在输入约束和
系统
动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性
系统
的跟踪控制
问题
;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性
系统
控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
[课程设计]基于plc的变频器液位控制设计.doc
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