拷入移动硬盘的所有.exe文件运行总是出错,文本文档都能打开。问题出在哪里?

liensiyun 2004-12-23 08:47:03
一款移动硬盘,是朋友新买的,科硕数码,USB2.0,40G。拿来时已分好四个驱,都是FAT32格式。
从一台IBM 操作系统是XP的笔记本里将dreamweaver,flash mx,photoshop 6的安装软件拷入(此三个软件绝对没问题,在笔记本上肯定能运行), 然后拿到2000的台式机上直接运行安装,不行,有出错信息。
测试(1)从上面提到的笔记本拷入移动硬盘后不进行任何操作再拷回笔记本以及(2)在移动硬盘上执行出错后再将安装程序拷入笔记本,然后运行笔记本里刚拷过来的安装程序,出现同样错误。
不论什么情况,里面所含的文本文档不受影响,可以打开。
错误信息如下:
安装flashmx:
"0x00408950"指令引用的"0x00000004"内存。该内存不能为"read"

安装dreamweaver:
An error occurred while launching the setup.
灾难性故障

安装photoshop 6:
应用程序正常初始化(0xc0000005)失败。请单击"确定",终止应用程序。
"0x10003ecf"指令引用的"0x011d3000"内存。该内存不能为"written"。
...全文
504 8 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
8 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
liensiyun 2004-12-27
  • 打赏
  • 举报
回复
我已经把分数分配完了,怎么我看见的是结贴状态,而被给了分的还是0呢?
liensiyun 2004-12-27
  • 打赏
  • 举报
回复
现在已经能够基本上判断问题出在那块移动硬盘上了,我也不等了就此结贴了。
leopro 2004-12-25
  • 打赏
  • 举报
回复
正解:usb接口供电不足,我朋友遇到过这种情况!
leopro 2004-12-25
  • 打赏
  • 举报
回复
如果不是计算机的usb接口供电问题,那一定是硬盘的usb接口问题

不过我朋友那次硬盘一直是好的,主板供电不足引起
症状相同:exe文件不行,其他文件都正常
laodaa 2004-12-24
  • 打赏
  • 举报
回复
拷一个大一点的RAR文件到移动硬盘,再拷出来,是否可以正常解压?
文件的属性是否被修改?
liensiyun 2004-12-24
  • 打赏
  • 举报
回复
都测试过了,只要程序一经过移动硬盘,运行时肯定就出错。
wuxq7311 2004-12-24
  • 打赏
  • 举报
回复
拷贝进移动硬盘后,再拷回笔记本运行是否有问题!?拷贝进移动硬盘后,在拷贝到2000的台式机上,然后再运行是否有问题!?
liensiyun 2004-12-24
  • 打赏
  • 举报
回复
压缩文件试了,没有问题的。现在测试过的文件,只发现了.exe文件执行不了。朋友们,没有遇到过此类问题的吗?我现在怀疑会不会是这个硬盘本身有什么问题?可又觉得不太象,真奇怪。文本文档能打开能修改,一点问题都没有的,大家快帮我分析分析可能会是什么问题?
内容概要:本文系统研究了基于多种卡尔曼滤波算法(包括KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF)的多传感器数据融合与状态估计方法,重点探讨了其在非线性系统中的应用特性与性能差异,尤其深入剖析了无迹卡尔曼滤波(UKF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)的技术原理、实现流程及优化策略。文档配套提供了完整的Matlab代码实现,并结合GNSS/IMU融合定位、室内视觉惯性导航、电力系统状态估计等典型应用场景,展示了算法在实际工程中的有效性与实用性,帮助读者从理论到实践全面掌握各类滤波器的设计与应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程能力,从事自动化、电子信息、导航制导、机器人、电力系统或信号处理等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解卡尔曼滤波系列算法的核心原理及其在非线性系统中的适用条件与局限性;②开展多传感器数据融合、动态目标跟踪、状态估计等科研或工程项目开发;③完成学术论文复现、课程设计、竞赛项目或毕业课题的技术验证与代码支撑。; 阅读建议:建议按照文档结构循序渐进学习,结合所提供的Matlab代码进行仿真实验,对比不同滤波算法在相同场景下的输结果,以直观理解其精度、稳定性与计算开销的权衡;推荐辅以经典教材补充理论基础,实现“原理—仿真—应用”的闭环学习路径。
内容概要:本文围绕基于贝叶斯网络的短期电能负荷预测方法展开,重点探讨了电力负荷预测中存在的不确定性因素。通过构建贝叶斯网络模型,结合历史负荷数据及天气变化、节假日效应等关键影响因子,实现了对短期电能负荷的概率化预测,有效提升了预测结果的可靠性与实用性。文档提供了完整的Python代码实现,便于读者复现和应用该方法。此外,文中还系统整理了多个科研方向的相关技术资源,涵盖机器学习、深度学习、智能优化算法、电力系统管理等领域,强调借助成熟工具与先进方法提升科研效率的重要性。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础知识的研究人员与工程技术人员,尤其适用于从事电力系统分析、能源管理、负荷预测等相关领域的高校学生、青年学者以及参与数学建模竞赛或科研项目的从业者。; 使用场景及目标:①应用于存在多重不确定因素(如气象波动、节假日扰动)下的短期电力负荷预测任务;②作为科研辅助资料,支持用户快速搭建预测模型并开展算法性能对比实验;③服务于毕业设计、科研论文复现、学科竞赛等实际需求,助力提升研究成果的质量与创新性。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Python代码实例,深入理解贝叶斯网络在不确定性建模中的优势,掌握其在负荷预测中的具体实现流程,并尝试将该方法迁移至其他预测场景中。同时可参考文中推荐的其他技术方向,拓展研究视野,积极利用已有资源推动科研创新。

999

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
硬件使用 数码设备相关分享
社区管理员
  • 数码设备社区
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧