Intel Realsense API 使用记录(Python)
API使用目录
- 官方API文档
- 获得相机不同传感器之间的外参转换矩阵以及内参矩阵
- python代码
- python代码
- 外参转换矩阵的含义
- 获取设备的传感器信息
- python代码
- 获得深度图单位和米之间的映射
- python代码
- python代码
- 解释说明
- 深度图与RGB图配准
- python 代码
- 解释说明
- 获取深度图中像素点的深度值
- python代码
- 解释说明
- 使用API进行拍照
- python代码
- 解释说明
- Realsense获取像素点在相机坐标系下的三维坐标
- python代码
- 解释说明
- 对rs2_deproject_pixel_to_point的官方说明
- 解释说明
- 要点解释:
- 像素坐标:
- 点坐标:
- 相机内参
- 了解图像的内在相机参数可以执行两个基本的映射操作
- 畸变模型
- 相机外参
- 深度图格式
- 处理模块助手
- 点云
- python代码
- 帧对齐
- python 代码
- 附录:模块细节
- Intel RealSense SR300
- Intel RealSense D400 Series
- 参考文献
官方API文档
官方API链接——pyrealsense2
官方示例链接——examples
获得相机不同传感器之间的外参转换矩阵以及内参矩阵
python代码
import pyrealsense2 as rspipeline = rs.pipeline()
config = rs.config()
config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30)
config.enable_stream(rs.stream.color, 1280, 720, rs.format.rgb8, 30)
cfg = pipeline.start(config)
device = cfg.get_device()
name = device.get_info(rs.camera_info.name)
print(name)
profile = cfg.get_stream(rs.stream.depth)
profile1 = cfg.get_stream(rs.stream.color)
intr = profile.as_video_stream_profile().get_intrinsics()
intr1 = profile1.as_video_stream_profile().get_intrinsics()
extrinsics = profile1.get_extrinsics_to(profile)
print(extrinsics)
print("深度传感器内参:", intr)
print("RGB相机内参:", intr1)
运行结果如下:
Intel RealSense L515
rotation: [0.999965, -0.00754261, -0.0034929, 0.00762357, 0.999688, 0.0237769, 0.00331248, -0.0238027, 0.999711]
translation: [-0.000389581, -0.0143939, 0.0066153]
深度传感器内参: [ 640x480 p[306.57 254.527] f[461.453 461.469] None [0 0 0 0 0] ]
RGB相机内参: [ 1280x720 p[658.633 353.42] f[898.366 898.432] Brown Conrady [0.151657 -0.50863 -0.000700379 -0.000860805 0.471284] ]
注意
不同分辨率的深度相机和RGB相机对应不同的内参参数,但是外参矩阵是一样的(上述代码的外参指的是RGB相机转换到深度相机的转换矩阵),可以观察到RGB相机有畸变参数,深度相机无畸变参数
python代码
import pyrealsense2 as rspipeline = rs.pipeline()
config = rs.config()
config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30)
config.enable_stream(rs.stream.color, 960, 540, rs.format.bgr8, 30)
profile = pipeline.start(config)
frames = pipeline.wait_for_frames()
depth = frames.get_depth_frame()
color = frames.get_color_frame()
# 获取内参
depth_profile = depth.get_profile()
print(depth_profile)
# <pyrealsense2.video_stream_profile: Depth(0) 640x480 @ 30fps Z16>
print(type(depth_profile))
# <class 'pyrealsense2.pyrealsense2.stream_profile'>
print(depth_profile.fps())
# 30
print(depth_profile.stream_index())
# 0
print(depth_profile.stream_name())
# Depth
print(depth_profile.stream_type())
# stream.depth
print('', depth_profile.unique_id)
# <bound method PyCapsule.unique_id of <pyrealsense2.video_stream_profile: Depth(0) 640x480 @ 30fps Z16>>color_profile = color.get_profile()
print(color_profile)
# <pyrealsense2.video_stream_profile: Color(0) 960x540 @ 30fps BGR8>
print(type(color_profile))
# <class 'pyrealsense2.pyrealsense2.stream_profile'>
print(depth_profile.fps())
# 30
print(depth_profile.stream_index())
# 0cvsprofile = rs.video_stream_profile(color_profile)
dvsprofile = rs.video_stream_profile(depth_profile)color_intrin = cvsprofile.get_intrinsics()
print(color_intrin)
# 960x540 p[493.975 265.065] f[673.775 673.824] Brown Conrady [0.151657 -0.50863 -0.000700379 -0.000860805 0.471284]
depth_intrin = dvsprofile.get_intrinsics()
print(depth_intrin)
# [ 640x480 p[306.57 254.527] f[461.453 461.469] None [0 0 0 0 0] ]
extrin = depth_profile.get_extrinsics_to(color_profile)
print(extrin)
# rotation: [0.999965, 0.00762357, 0.00331248, -0.00754261, 0.999688, -0.0238027, -0.0034929, 0.0237769, 0.999711]
# translation: [0.000304107, 0.0142351, -0.00695471]
外参转换矩阵的含义
获取设备的传感器信息
python代码
import pyrealsense2 as rs
import pyrealsense2 as rspipeline = rs.pipeline()
config = rs.config()
pipeline_wrapper = rs.pipeline_wrapper(pipeline)
pipeline_profile = config.resolve(pipeline_wrapper)
device = pipeline_profile.get_device()
for s in device.sensors:print(s.get_info(rs.camera_info.name))cfg = pipeline.start(config)
device1 = cfg.get_device()
for s in device1.sensors:print(s.get_info(rs.camera_info.name))
运行结果如下:
L500 Depth Sensor
RGB Camera
Motion Module
L500 Depth Sensor
RGB Camera
Motion Module
分析
config.resolve(pipeline_wrapper)
pipeline.start(config)
以上两个语句得到的都是pipeline_profile的类,有get_device的方法
获得深度图单位和米之间的映射
python代码
# Create a pipeline
pipeline = rs.pipeline()
# Start streaming
profile = pipeline.start()# Getting the depth sensor's depth scale (see rs-align example for explanation)
depth_sensor = profile.get_device().first_depth_sensor()
depth_scale = depth_sensor.get_depth_scale()
print("Depth Scale is: ", depth_scale)
运行结果如下:
Depth Scale is: 0.0002500000118743628
下面还有另外一种方法:
python代码
# First import the library
import pyrealsense2 as rs# Create a context object. This object owns the handles to all connected realsense devices
pipeline = rs.pipeline()# Configure streams
config = rs.config()
config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30)# Start streaming
pipeline.start(config)frames = pipeline.wait_for_frames()
depth = frames.get_depth_frame()
# Provide the scaling factor to use when converting from get_data() units to meters
print("depth_scale:", depth.get_units())
运行结果如下:
depth_scale: 0.0002500000118743628
解释说明
get_depth_scale的目标是获得深度图单位与米单位之间的映射关系,所以上述表示一个深度图单位等于0.00025米。第二个例子通过get_data方法获得的数值与米单位之间需要乘以一个比例系数。
深度图与RGB图配准
python 代码
# First import the library
import pyrealsense2 as rs
# Import Numpy for easy array manipulation
import numpy as np
# Import OpenCV for easy image rendering
import cv2# Create a pipeline
pipeline = rs.pipeline()# Create a config and configure the pipeline to stream
# different resolutions of color and depth streams
config = rs.config()# Get device product line for setting a supporting resolution
pipeline_wrapper = rs.pipeline_wrapper(pipeline)
pipeline_profile = config.resolve(pipeline_wrapper)
device = pipeline_profile.get_device()
device_product_line = str(device.get_info(rs.camera_info.product_line))found_rgb = False
for s in device.sensors:if s.get_info(rs.camera_info.name) == 'RGB Camera':found_rgb = Truebreak
if not found_rgb:print("The demo requires Depth camera with Color sensor")exit(0)config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30)if device_product_line == 'L500':config.enable_stream(rs.stream.color, 1280, 720, rs.format.bgr8, 30)
else:config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 30)# Start streaming
profile = pipeline.start(config)# Getting the depth sensor's depth scale (see rs-align example for explanation)
depth_sensor = profile.get_device().first_depth_sensor()
depth_scale = depth_sensor.get_depth_scale()
print("Depth Scale is: ", depth_scale)# We will be removing the background of objects more than
# clipping_distance_in_meters meters away
clipping_distance_in_meters = 1 # 1 meter
clipping_distance = clipping_distance_in_meters / depth_scale# Create an align object
# rs.align allows us to perform alignment of depth frames to others frames
# The "align_to" is the stream type to which we plan to align depth frames.
align_to = rs.stream.color
align = rs.align(align_to)# Streaming loop
try:while True:# Get frameset of color and depthframes = pipeline.wait_for_frames()# frames.get_depth_frame() is a 640x360 depth image# Align the depth frame to color framealigned_frames = align.process(frames)# Get aligned framesaligned_depth_frame = aligned_frames.get_depth_frame() # aligned_depth_frame is a 640x480 depth imagecolor_frame = aligned_frames.get_color_frame()# Validate that both frames are validif not aligned_depth_frame or not color_frame:continuedepth_image = np.asanyarray(aligned_depth_frame.get_data())color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data())# the size of color_frame is (720,1280,3)# Remove background - Set pixels further than clipping_distance to greygrey_color = 153depth_image_3d = np.dstack((depth_image, depth_image, depth_image))# depth image is 1 channel, color is 3 channels# depth_image_3d shape is (720,1280,3)bg_removed = np.where((depth_image_3d > clipping_distance) | (depth_image_3d <= 0), grey_color, color_image)# the size of bg_removed is (720,1280,3)# Render images:# depth align to color on left# depth on rightdepth_colormap = cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET)images = np.hstack((bg_removed, depth_colormap))cv2.namedWindow('Align Example', cv2.WINDOW_NORMAL)cv2.imshow('Align Example', images)key = cv2.waitKey(1)# Press esc or 'q' to close the image windowif key & 0xFF == ord('q') or key == 27:cv2.destroyAllWindows()break
finally:pipeline.stop()
解释说明
无论初始对于彩色流或是深度流是如何设置分辨率的,经过align.process之后的彩色流和深度流都是(720,1280)大小的(这个大小根据彩色流的设置而定),虽然深度流需要重构为三维来让彩色流和深度流拼接。虽然深度流的大小转换为和彩色流一样的大小,但是分辨率还是根据深度流的设置参数而定的,与大小无关
获取深度图中像素点的深度值
python代码
import cv2
import numpy as np
import pyrealsense2 as rspipeline = rs.pipeline()
config = rs.config()
config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30)
# Start streaming
profile = pipeline.start(config)
while True:frames = pipeline.wait_for_frames()depth_frames = frames.get_depth_frame()depth_image = np.asarray(depth_frames.get_data())depth_colormap = cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET)distance = depth_frames.get_distance(100, 200)print(distance)cv2.imshow("depth image:", depth_colormap)key = cv2.waitKey(1)if key == 27:break
pipeline.stop()
运行结果如下:
0.6515000462532043
0.6460000276565552
0.6455000042915344
0.6427500247955322
0.6450000405311584
解释说明
get_distance()方法得到的数据是以米为单位的
使用API进行拍照
python代码
import cv2
import numpy as np
import pyrealsense2 as rs
import os# 配置
pipe = rs.pipeline()
cfg = rs.config()
cfg.enable_stream(rs.stream.color, 1280, 720, rs.format.rgb8, 30)i = 0
profile = pipe.start(cfg)while True:# 获取图片帧frameset = pipe.wait_for_frames()color_frame = frameset.get_color_frame()color_img = np.asanyarray(color_frame.get_data())# 更改通道的顺序为RGBcv2.namedWindow('RealSense', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)cv2.imshow('RealSense', color_img)k = cv2.waitKey(1)# Esc退出,if k == 27:cv2.destroyAllWindows()break# 输入空格保存图片elif k == ord(' '):i = i + 1cv2.imwrite(os.path.join("D:\\Realsense\\pic_capture", str(i) + '.jpg'), color_img)print("Frames{} Captured".format(i))pipe.stop()
解释说明
只要将数据转换为numpy数组的方式,就可以通过opencv库进行图片的保存
Realsense获取像素点在相机坐标系下的三维坐标
python代码
import pyrealsense2 as rs
import numpy as np
import cv2
import jsondef get_aligned_images():frames = pipeline.wait_for_frames() # 等待获取图像帧aligned_frames = align.process(frames) # 获取对齐帧aligned_depth_frame = aligned_frames.get_depth_frame() # 获取对齐帧中的depth帧color_frame = aligned_frames.get_color_frame() # 获取对齐帧中的color帧############### 相机参数的获取 #######################intr = color_frame.profile.as_video_stream_profile().intrinsics # 获取相机内参depth_intrin = aligned_depth_frame.profile.as_video_stream_profile().intrinsics # 获取深度参数(像素坐标系转相机坐标系会用到)camera_parameters = {'fx': intr.fx, 'fy': intr.fy,'ppx': intr.ppx, 'ppy': intr.ppy,'height': intr.height, 'width': intr.width,'depth_scale': profile.get_device().first_depth_sensor().get_depth_scale()}# 保存内参到本地with open('D:\\Realsense\\intrinsics.json', 'w') as fp:json.dump(camera_parameters, fp)#######################################################depth_image = np.asanyarray(aligned_depth_frame.get_data()) # 深度图(默认16位)depth_image_8bit = cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03) # 深度图(8位)depth_image_3d = np.dstack((depth_image_8bit, depth_image_8bit, depth_image_8bit)) # 3通道深度图color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data()) # RGB图# 返回相机内参、深度参数、彩色图、深度图、齐帧中的depth帧return intr, depth_intrin, color_image, depth_image_3d, aligned_depth_framepipeline = rs.pipeline() # 定义流程pipeline
config = rs.config() # 定义配置config
config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30) # 配置depth流
config.enable_stream(rs.stream.color, 960, 540, rs.format.bgr8, 30) # 配置color流
profile = pipeline.start(config) # 流程开始
align_to = rs.stream.color # 与color流对齐
align = rs.align(align_to)
while True:intr, depth_intrin, rgb, depth, aligned_depth_frame = get_aligned_images() # 获取对齐的图像与相机内参# 定义需要得到真实三维信息的像素点(x, y),本例程以中心点为例x = 320y = 240dis = aligned_depth_frame.get_distance(x, y) # (x, y)点的真实深度值print("distance:",dis)camera_coordinate = rs.rs2_deproject_pixel_to_point(intr, [x, y], dis)# (x, y)点在相机坐标系下的真实值,为一个三维向量。# 其中camera_coordinate[2]仍为dis,camera_coordinate[0]和camera_coordinate[1]为相机坐标系下的xy真实距离。print(camera_coordinate)cv2.imshow('RGB image', rgb) # 显示彩色图像key = cv2.waitKey(1)# Press esc or 'q' to close the image windowif key & 0xFF == ord('q') or key == 27:pipeline.stop()break
cv2.destroyAllWindows()
解释说明
获得像素点在相机坐标系下的三维坐标之后,通过手眼标定就可以转化为在机械臂基底坐标系下的坐标,进而执行下一步操作。所得到的三维坐标应该是以米为单位的。
对rs2_deproject_pixel_to_point的官方说明
解释说明
官方说明链接
要点解释:
像素坐标:
通过SDK提供的图像流都关联一个独立的2D以像素为单位的坐标系。[0,0]点位于左上角,[w-1,h-1]点位于右下角。w和h分别代表列和行,从相机的角度来看,x轴指向右边,y轴指向下边。这个坐标系就是所谓的像素坐标系,用来索引特定的像素点。
点坐标:
通过SDK提供的图像流都关联一个独立的3D以米为单位的坐标系。这个坐标系的原点[0,0,0]指的是物理成像仪的中心。在这个空间中,x轴正向指向右,y轴正向指向下,z轴正向指向前。该空间中的坐标称为“点”,用于描述三维空间中可能在特定图像中可见的位置。
相机内参
流的2D和3D坐标系的转换关系是通过相机内参来描述的,包含在rs2_intrinsics结构体中。不同的RealSense设备的内参是不同的,rs2_intrinsics结构体必须要能够描述由这些设备产生的图像。最基本的假设如下所示:
- 图像可以是任意大小的
- width和height字段分别描述图像中的列数和行数
- 图像的视野有所不同
- fx和fy字段将图像的焦距描述为像素宽度和高度的倍数
- 投影的中心不一定是图像的中心
- ppx和ppy字段描述主点(投影中心)的像素坐标
- 图像可能包含畸变
- model字段描述了几种受支持的畸变模型中的哪一种用于校准图像,coeffs字段提供了一个最多五个系数的数组来描述畸变模型。
了解图像的内在相机参数可以执行两个基本的映射操作
- Projection
- projection将流的3D坐标空间中获取一个点,将其映射到流图像的2D像素位置,可以使用函数rs2_project_point_to_pixel(…) 。
- Deprojection
- deprojection获取流图像上的2D像素位置以及以米为单位指定的深度,并将其映射到流的关联3D坐标空间中的三维点位置。由函数rs2_deproject_pixel_to_point(…) 提供。
畸变模型
- 无畸变模型
- 图像没有畸变,就像是由理想化的针孔相机产生的一样,这通常是某些硬件或软件算法使物理成像仪产生的图像不失真的结果,但可以简单地指示该图像是从已经不失真的某个或多个其他图像导出的。无失真的图像具有用于投影和去投影的闭合形式公式,并可用于两者rs2_project_point_to_pixel 和rs2_deproject_pixel_to_point。
- Modified Brown-Conrady 畸变模型
- 畸变图像根据Brown-Conrady畸变模型的变化进行校准。这个畸变模型提供了从未畸变点到畸变点映射的闭合公式,而从畸变点映射到未畸变点的映射需要迭代或查询表。因此,符合Modified Brown-Conrady 的图像通过调用rs2_project_point_to_pixel(…) 来实现去畸变。这个模型被 Intel RealSense D415 彩色图像流使用。
- Inverse Brown-Conrady 畸变模型
- 畸变图像根据反Brown-Conrady畸变模型的变化进行校准。这个畸变模型提供了从畸变点到未畸变点映射的闭合公式,而从未畸变点映射到畸变点的映射需要迭代或查询表。因此,符合Inverse Brown-Conrady Distortion 的图像通过调用 rs2_deproject_pixel_to_point(…) 来完成去畸变。这个模型被 RealSense SR300’s 深度图像流和红外图像流使用。
尽管投影和去投影不能始终用于一副图像是不方便的,通过让RealSense设备始终支持从深度图像中去投影,支持投影到彩色图像,这种不便性已经降至最低。因此,始终可以将深度图像映射到一组3D点(点云),并且始终可以发现3D对象将出现在彩色图像上的位置。
- 畸变图像根据反Brown-Conrady畸变模型的变化进行校准。这个畸变模型提供了从畸变点到未畸变点映射的闭合公式,而从未畸变点映射到畸变点的映射需要迭代或查询表。因此,符合Inverse Brown-Conrady Distortion 的图像通过调用 rs2_deproject_pixel_to_point(…) 来完成去畸变。这个模型被 RealSense SR300’s 深度图像流和红外图像流使用。
相机外参
每种图像流的三维坐标系是不同的,比如说,通常来说深度图像是通过一个或多个红外成像仪生成的,而彩色流是通过一个独立的彩色成像仪形成的。这些不同的流所对应的三维坐标系之间的关系是通过外参进行描述的,包含在rs2_extrinsics的结构体中。 基本的假设如下:
- 成像仪可能位于不同的位置,但是这些成像仪是被严格地固定在同一个物理设备上。
- translation字段包含成像仪之间物理位置的3D平移向量,以米为单位。
- 成像仪的方向可能不同,但严格安装在同一物理设备上。
- rotation字段包含成像仪物理方向之间的3x3正交旋转矩阵。
- 所有三维坐标系均以米为单位指定
- 在两个坐标系之间的转换中不需要任何形式的缩放。
- 所有坐标系均为右手坐标系,且具有正交基
- 在两个坐标系之间的转换中不需要任何类型的镜像/倾斜。
通过了解两个流之间的外部参数,可以将点从一个坐标空间转换到另一个坐标空间,这可以通过调用rs2_transform_point_to_point(…) 来完成。此操作定义为使用3x3旋转矩阵和3分量平移向量的标准仿射变换。外部参数可以通过在设备支持的任何两个流之间调用rs2_get_extrinsics(…) 来检索,或者通过get_extrinsics_to(…) 使用rs2_stream_profile对象来检索。进行这样的操作不需要预先启用流,设备的外参被假定为与流的内容无关,并且在程序的生命周期内对于给定设备外参被视为常数。
- 在两个坐标系之间的转换中不需要任何类型的镜像/倾斜。
深度图格式
如上所述,使用rs2_intrinsics 结构体和rs2_deproject_pixel_to_point(…) 函数将2D像素坐标映射到3D点坐标需要那个像素点的以米为单位的信息。这个SDK公开的某些像素格式,包含每个像素的深度信息,进而可以被这个函数直接使用。其他图像不包含每个像素的深度信息,也因此一般用于投影而不是去投影。
处理模块助手
SDK提供两种主要的与图像映射有关的处理模块。
- 点云
- 帧对齐
点云
作为API的一部分,我们提供了一个处理块,用于从深度和颜色帧创建点云和相应的纹理映射。从深度图像创建的点云是深度流的三维坐标系中的一组点。下面演示如何创建点云对象:
python代码
import pyrealsense2 as rs
pc = rs.pointcloud()
points = pc.calculate(depth_frame)
pc.map_to(color_frame)
帧对齐
通常在处理颜色和深度图像时,需要将每个像素从一个图像映射到另一个图像。SDK提供了一个处理块,用于将图像彼此对齐,生成一组具有相同分辨率的帧,并允许轻松映射像素。
下面演示如何创建对齐对象:
python 代码
import pyrealsense2 as rs
align = rs.align(rs.stream.color)
aligned_frames = align.proccess(depth_and_color_frameset)
color_frame = aligned_frames.first(rs.stream.color)
aligned_depth_frame = aligned_frames.get_depth_frame()
附录:模块细节
要成功利用此SDK的投影功能,无需知道插入了哪种型号的Intel RealSense设备。但是,开发人员可以利用给定设备的某些已知属性。
Intel RealSense SR300
- 深度图像始终与红外图像像素对齐
- 深度图像和红外图像具有相同的内参
- 深度和红外图像将始终使用 Inverse Brown-Conrady 畸变模型
- 深度和红外之间的外参转换是单位变换
- 像素坐标可以深度流和红外流之间互换使用
- 彩色流照片没有畸变
- 在这些设备上投影到彩色图像时,可以完全跳过畸变步骤
Intel RealSense D400 Series
- 默认情况下会校正左右红外图像(不使用Y16格式)
- 这两个红外流具有相同的内参
- 这两个红外流没有畸变
- 左右红外图像之间没有旋转(旋转矩阵为单位矩阵)
- 左右红外图像之间只有一个轴上有平移(translation[1]和translation[2]是0)
- 像素坐标的y分量可以在左右红外流之间互换使用(共享同一个坐标轴)
- 立体视差通过一种反比例关系与深度相关,并且可以通过 1/rs2_get_depth_scale(…) 查询视差为1的点的距离。
- 与RS2_FORMAT_Z16不同,视差值为零是有意义的。对于“无限远”的物体,会出现视差为零的立体匹配,这些物体距离如此之远,以至于两台成像仪之间的视差可以忽略不计。相比之下,存在一个最大的可能视差(最近的距离)。
- 目前视差仅仅在D400系列上存在。通过使用advanced_mode 控制可以修改视差值。
参考文献
realsense相机两种获取相机内外参的方式
python opencv 4.1.0 cv2.convertScaleAbs()函数 (用于Intel Realsense D435显示depth图像)
Intel Realsense使用
RealSense获取图像中坐标的三维真实距离
Intel Realsense D435 如何获取摄像头的内参?get_profile() video_stream_profile() get_intrinsics()
intel realsense计算指定像素真实深度与像素坐标系转相机坐标系
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文章目录1. 概述2. IP、Port3. 通信协议3.1 TCP / IP 协议族 & 各层作用 (《图解HTTP》)3.2 IP 协议3.3 浅谈 三次握手、四次挥手3.3.1 负责域名解析的DNS服务3.3.1 各种协议与 HTTP 协议的关系3.3.1 TCP/UDP 对比 & 三次握手、四次挥手…...
2024/4/14 22:09:04 - Java String StringBuffer StringBuilder 原理
概述 String 对象是不可变的。内部用一个 final 的 char 数组 value(private final char value[];)来存储字符串中的每个字符。String 的 concat、substring 方法都是 new 了一个新的 String 对象。 StringBuffer since JDK1.0,用来实现可变…...
2024/5/1 23:32:17 - Promise--关键问题
为什么用promise? 1、支持链式调用,可以解决回调地狱问题 2、指定回调函数的方式更加灵活 可封装一个异步操作,获取其成功和失败的值 异步编程 fs文件操作数据库操作AJAX定时器 Promise 关键问题----如何中断 Promise 链 <script>…...
2024/5/1 23:59:14 - leetcode打卡——268. 丢失的数字(简单题见真功夫)
文章目录题目题目解析解题代码原地数组交换法根据特点异或解法题目 OJ平台 题目解析 排序,然后判断原地数组交换,然后判断由于已经知道了数据范围,而且仅缺失一个元素,所以衍生出两种做法:(1 直接求数据总和…...
2024/5/2 3:54:01 - 多维数组和Arrays类的运用
多维数组的定义 输出多维数组 Arrays类的运用 输出数组 可以用toString方法 排序 sort方法 自己写一个tostring方法排序...
2024/5/2 5:08:37 - webflux 支持formdata获取参数(包括文件),以及formdata参数封装
在项目微服务的升级过程中,我们通常会设置一个网关,作为一个洪流的出入口,在Spring Cloud 中提供了对应的功能,也就是Spring Cloud Gateway。对于旧的项目springMVC,实际也就是将spring-webmvc升级为spring-webflux&am…...
2024/5/1 23:33:24 - SQL中的表达式:
SQL中的表达式: gt --- >(大于) eq --- (等于) ge --- >(大于等于) ne --- <>(小于大于,不等于) 算术运算符 、 - 、 * 、 / (或 div )和 % (或 mod ) 关系运算符 (或 eq )、 ! (或 ne )、 < (或 lt )、 > (或 gt )、 < (或 le )和 > (或 g…...
2024/4/17 19:21:46 - js基础-题目33
整理下之前做的有点疑惑的js基础题目和大家分享以下,如果大家觉得有用,别忘了点一下赞哦 stter(赋值器) 和 getter(取值器) const config {arrs : [],set arr(val){return this.arrs.push(val)} } config.arr 1 console.log(config.arr)//undefined …...
2024/4/14 22:09:35 - 【转】距离相关系数的python实现
距离相关系数的python实现 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 转载自:https://blog.csdn.net/jiaoaodechunlv/article/details/80655592 最近在做特征选择,要考量几个特征的相关性,想找这个方法的描述,发现很难在网页上搜到。…...
2024/4/14 22:09:45 - Paho -物联网 MQTT C Cient的实现和详解
Paho -物联网 MQTT C Cient的实现和详解1 概述2 实现3 整体详解3.1 订阅客户端详解3.2 发布客户端详解3.3 相关结构体原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39436605/article/details/80893954?ops_request_misc&request_id&biz_id102&utm_termmqtt%20c&…...
2024/4/14 22:09:55 - java链表的中间结点
题目:链表的中间结点,给定一个头结点为 head 的非空单链表,返回链表的中间结点。如果有两个中间结点,则返回第二个中间结点。 链表中间节点 目录1.分析2.具体步骤1.分析 遍历单链表一遍,定义两个引用fast和slow;fast表…...
2024/5/1 22:26:53 - Android Native Crash 收集
今天跟大家讲一下,我最近掉了几百根头发写出来的一个 Native Crash 收集的功能(脱发已经越来越严重了)。 一个 Native Crash 的 log 信息如下图: [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tRVZWt…...
2024/4/7 2:49:28 - 设计模式之代理模式(Proxy Pattern)
设计模式中有六大原则和二十三设计模式。 其中六大原则分别为:单一职责原则、开闭原则、里氏替换原则、依赖倒置原则、接口隔离原则、迪米特原则。 二十三设计模式:单例模式、Builder 模式、原型模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、策略模式、状态模式、…...
2024/4/20 9:07:45 - 简单又实用的macbook pro操控技巧
眼看使用macbook pro的用户越来越多,给大家来一篇简单又实用的Mac OS操控技巧。虽然里面有些简单到不能再简单的操作有些果粉对此不屑,但很多新加入Mac家族的朋友未必熟悉,所以还请耐心看完。 一、微调屏幕亮度和系统音量 我们知道…...
2024/4/14 22:09:20 - ARP协议分析与攻击防护(一)
ARP协议分析与攻击防护(一)一、广播与广播域的概述1.1)广播与广播域1.2)广播地址二、ARP协议讲解2.1)ARP地址的全名2.2)ARP协议的作用2.3)ARP协议的工作原理2.4)ARP攻击或欺骗的原理2.5)ARP攻击成立的主要的原因2.6)ARP投毒攻击简单概括2.7)路由器的工作原理 😐 u…...
2024/4/23 16:34:31 - 【Pyecharts | Timeline】美国疫情蔓延趋势图(自动轮播)
实现效果 根据时间趋势更新每日疫情信息; 首先我们可以对整个可视化作品进行一个拆分: 要在Pyecharts中实现自动轮播的话,首先他会包含一个Timeline组件;其次可以看到,在每天的图像中是由一个Bar和一个Map组合而成的;那么如何将Bar和Map组合起来呢?通过Grid就可以完成;…...
2024/4/14 22:09:55 - response,请求转发,重定向,cookie
1. response:响应对象 提供的方法: void addCookie(Cookie cookie):服务端向客户端增加cookie对象 void sendRedirect(String location) throws IOException:页面跳转的一种方式(重定向) void setContentType(String type):设置服务端响应的编码(设置服务端的contentType类…...
2024/4/16 19:40:42
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✨ 1: OpenAgents 通过自然语言处理执行特定任务的AI代理 OpenAgents是一个开放平台,旨在使语言代理(即通过自然语言处理执行特定任务的AI代理)的使用和托管变得更加便捷和实用。它特别适合于日常生活中对数据分析、工具插件获取和网络浏览…...
2024/5/2 6:31:43 - 梯度消失和梯度爆炸的一些处理方法
在这里是记录一下梯度消失或梯度爆炸的一些处理技巧。全当学习总结了如有错误还请留言,在此感激不尽。 权重和梯度的更新公式如下: w w − η ⋅ ∇ w w w - \eta \cdot \nabla w ww−η⋅∇w 个人通俗的理解梯度消失就是网络模型在反向求导的时候出…...
2024/3/20 10:50:27 - Web大并发集群部署之集群介绍
一、传统web访问模型 传统web访问模型完成一次请求的步骤 1)用户发起请求 2)服务器接受请求 3)服务器处理请求(压力最大) 4)服务器响应请求 传统模型缺点 单点故障; 单台服务器资源有限&…...
2024/5/1 13:15:58 - 在 Visual Studio Code (VSCode) 中隐藏以 . 开头的文件
打开VSCode。 按下Ctrl ,快捷键打开设置。您也可以点击屏幕左下角的齿轮图标,然后选择“Settings”。 在设置搜索框中,键入files.exclude。 在找到的Files: Exclude项中,点击Add Pattern按钮来添加一个新的模式,或者直接在搜索…...
2024/5/2 2:37:00 - 【外汇早评】美通胀数据走低,美元调整
原标题:【外汇早评】美通胀数据走低,美元调整昨日美国方面公布了新一期的核心PCE物价指数数据,同比增长1.6%,低于前值和预期值的1.7%,距离美联储的通胀目标2%继续走低,通胀压力较低,且此前美国一季度GDP初值中的消费部分下滑明显,因此市场对美联储后续更可能降息的政策…...
2024/5/1 17:30:59 - 【原油贵金属周评】原油多头拥挤,价格调整
原标题:【原油贵金属周评】原油多头拥挤,价格调整本周国际劳动节,我们喜迎四天假期,但是整个金融市场确实流动性充沛,大事频发,各个商品波动剧烈。美国方面,在本周四凌晨公布5月份的利率决议和新闻发布会,维持联邦基金利率在2.25%-2.50%不变,符合市场预期。同时美联储…...
2024/4/30 18:14:14 - 【外汇周评】靓丽非农不及疲软通胀影响
原标题:【外汇周评】靓丽非农不及疲软通胀影响在刚结束的周五,美国方面公布了新一期的非农就业数据,大幅好于前值和预期,新增就业重新回到20万以上。具体数据: 美国4月非农就业人口变动 26.3万人,预期 19万人,前值 19.6万人。 美国4月失业率 3.6%,预期 3.8%,前值 3…...
2024/4/29 2:29:43 - 【原油贵金属早评】库存继续增加,油价收跌
原标题:【原油贵金属早评】库存继续增加,油价收跌周三清晨公布美国当周API原油库存数据,上周原油库存增加281万桶至4.692亿桶,增幅超过预期的74.4万桶。且有消息人士称,沙特阿美据悉将于6月向亚洲炼油厂额外出售更多原油,印度炼油商预计将每日获得至多20万桶的额外原油供…...
2024/4/30 18:21:48 - 【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势
原标题:【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势近两日日元大幅走强与近期市场风险情绪上升,避险资金回流日元有关,也与前一段时间的美日贸易谈判给日本缓冲期,日本方面对汇率问题也避免继续贬值有关。虽然今日早间日本央行公布的利率会议纪要仍然是支持宽松政策,但这符…...
2024/4/27 17:58:04 - 【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场,填补伊朗问题的影响
原标题:【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场,填补伊朗问题的影响近日伊朗局势升温,导致市场担忧影响原油供给,油价试图反弹。此时OPEC表态稳定市场。据消息人士透露,沙特6月石油出口料将低于700万桶/日,沙特已经收到石油消费国提出的6月份扩大出口的“适度要求”,沙特将满…...
2024/4/27 14:22:49 - 【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议
原标题:【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议美国对伊朗的制裁遭到伊朗的抗议,昨日伊朗方面提出将部分退出伊核协议。而此行为又遭到欧洲方面对伊朗的谴责和警告,伊朗外长昨日回应称,欧洲国家履行它们的义务,伊核协议就能保证存续。据传闻伊朗的导弹已经对准了以色列和美国的航…...
2024/4/28 1:28:33 - 【原油贵金属早评】波动率飙升,市场情绪动荡
原标题:【原油贵金属早评】波动率飙升,市场情绪动荡因中美贸易谈判不安情绪影响,金融市场各资产品种出现明显的波动。随着美国与中方开启第十一轮谈判之际,美国按照既定计划向中国2000亿商品征收25%的关税,市场情绪有所平复,已经开始接受这一事实。虽然波动率-恐慌指数VI…...
2024/4/30 9:43:09 - 【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试
原标题:【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试美国和伊朗的局势继续升温,市场风险情绪上升,避险黄金有向上突破阻力的迹象。原油方面稍显平稳,近期美国和OPEC加大供给及市场需求回落的影响,伊朗局势并未推升油价走强。近期中美贸易谈判摩擦再度升级,美国对中…...
2024/4/27 17:59:30 - 【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破
原标题:【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破周初中国针对于美国加征关税的进行的反制措施引发市场情绪的大幅波动,人民币汇率出现大幅的贬值动能,金融市场受到非常明显的冲击。尤其是波动率起来之后,对于股市的表现尤其不安。隔夜美国股市出现明显的下行走势,这…...
2024/4/25 18:39:16 - 【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温
原标题:【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温昨日沙特两艘油轮再次发生爆炸事件,导致波斯湾局势进一步恶化,市场担忧美伊可能会出现摩擦生火,避险品种获得支撑,黄金和日元大幅走强。美指受中美贸易问题影响而在低位震荡。继5月12日,四艘商船在阿联酋领海附近的阿曼湾、…...
2024/4/28 1:34:08 - 【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势
原标题:【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势近日虽然伊朗局势升温,中东地区几起油船被袭击事件影响,但油价并未走高,而是出于调整结构中。由于市场预期局势失控的可能性较低,而中美贸易问题导致的全球经济衰退风险更大,需求会持续低迷,因此油价调整压力较…...
2024/4/26 19:03:37 - 氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年
原标题:氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年一次说走就走的旅行,只有一张高铁票的距离~ 所以,湖南郴州,我来了~ 从广州南站出发,一个半小时就到达郴州西站了。在动车上,同时改票的南风兄和我居然被分到了一个车厢,所以一路非常愉快地聊了过来。 挺好,最起…...
2024/4/29 20:46:55 - 氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜
原标题:氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜一觉醒来,因为大家太爱“美”照,在柳毅山庄去寻找龙女而错过了早餐时间。近十点,向导坏坏还是带着饥肠辘辘的我们去吃郴州最富有盛名的“鱼头粉”。说这是“十二分推荐”,到郴州必吃的美食之一。 哇塞!那个味美香甜…...
2024/4/30 22:21:04 - 氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!
原标题:氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 啊……啊……啊 两…...
2024/5/1 4:32:01 - 扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!
原标题:扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客!当行业里的某一品项火爆了,就会有很多商家蹭热度,装逼忽悠,最近火爆朋友圈的医用面膜,被沾上了污点,到底怎么回事呢? “比普通面膜安全、效果好!痘痘、痘印、敏感肌都能用…...
2024/4/27 23:24:42 - 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜
原标题:「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势: 1、铁皮石斛:自唐宋以来,一直被列为皇室贡品,铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上,繁殖力差,产量极低,所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...
2024/4/28 5:48:52 - 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者
原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/4/30 9:42:22 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!
原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/4/30 9:43:22 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?
原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...
2024/4/30 9:42:49 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57