Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture
论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.01169
一、Res2Net Module
本论文所提出的结构如上图中的右侧
与现有的增强cnn多层多尺度表示强度的方法不同,本论文在更细粒度的级别上改进了多尺度表示能力。与一些并行工作利用不同分辨率的特征提高多尺度能力不同,本论文提出的多尺度是指更细粒度的多个可用接受域。为了实现这一目标,用一组更小的卷积,取代的n通道的3×3 卷积(为了不失去普遍性,使用n = s×w),如上图所示,这些更小的卷积组连接在一个分层的类残差结构中来增加可以代表的尺度输出特性。具体来说,将输入特征图分成几组。一组卷积首先从一组输入特征图中提取特征。前一组的输出特征和另一组输入特征图一起发送到下一组卷积。这个过程重复几次,直到所有的输入特征图都得到处理。最后,将所有组的feature map串接并发送到另一组1 × 1卷积中,进行信息融合。随着输入特征转换为输出特征的任何可能路径,当它通过3 × 3滤波器时,等效接受域增加,由于组合效应,产生了许多等效特征尺度。
Res2Net策略公开了一个新的维度,即规模(Res2Net块中特征组的数量),作为深度、宽度和基数(cardinality)等现有维度之外的一个基本因素。注意,所提出的方法在更细粒度的级别上利用了多尺度的潜力,这与现有的利用分层操作的方法是正交的。
如上图(a)所示的瓶颈结构是许多现代骨干cnn架构的基本构建块,如ResNet、ResNeXt和DLA。与bottleneck block中使用一组3 × 3卷积核提取特征不同,作者寻求具有更强的多尺度特征提取能力的替代架构,同时保持类似的计算负荷。具体来说,作者将一组3 × 3卷积替换为更小的分组卷积,同时以一种类似残差的结构样式连接不同的卷积组。由于文中提出的神经网络模块涉及单个残留块中的类残差连接,作者将其命名为Res2Net。上图显示了bottleneck block和提议的Res2Net模块之间的差异。经过1 × 1卷积后,作者将特征映射平均分割为s个特征映射子集,用xi表示,其中i∈{1,2,…,s}。与输入特征图相比,每个特征子集xix_ixi具有相同的空间大小,但通道数为1/s。除x1x_1x1外,每个xix_ixi都有对应的3 × 3卷积,用Ki()Ki()Ki()表示。用yiy_iyi表示ki()k_i()ki()的输出。将特征子集xix_ixi与Ki−1()K_i-1()Ki−1()的输出相加,然后输入ki()k_i()ki()。为了在增加s的同时减少参数,作者省略了x1x_1x1的3 × 3卷积。因此,yiy_iyi可以写成:
每个3 × 3卷积算子Ki()K_i()Ki()都有可能从所有的特征分割{XjX_jXj, j≤i}中接收到特征信息。每次特征分割XjX_jXj经过一个3 × 3卷积算子,输出结果可以有一个比XjX_jXj更大的接受域。由于组合爆炸激增,Res2Net模块的输出包含不同的数量和不同的接受域大小/尺度组合。
与ResNeXt不同的是,在Res2Net模块中,splits采用了多尺度的方式,这有利于全局和局部信息的提取。为了更好地融合不同尺度的信息,作者将所有的分割串接起来,并通过1 × 1的卷积将它们传递出去。splits和concatenation策略可以强制卷积更有效地处理特征。为了减少参数的数量,本文省略了第一次分割的卷积,这也可以被视为特征重用的一种形式。在这项工作中,作者使用s作为尺度尺寸的控制参数。更大的s可能允许学习具有更丰富的接受域大小的功能,而通过连接引入的计算/内存开销可以忽略不计。
上图为Res2Net模块与维基数c(将conv替换为group conv)和SE块进行集成。
(一)、维度基数
维度基数C是我上一篇博客的思想。ResNet
维度基数表示分组卷积中组的数量。这个维度使过卷积从单分支变为多分支,提高了CNN模型的表示能力。在设计中,可以用3 × 3分组组卷积来代替3 × 3组卷积,其中c表示组数。
(二)、SE block.
SE块通过自适应通道之间的相互依赖关系,自适应地重新校准通道特征响应。作者在Res2Net模块的跳连接之前添加SE块。Res2Net模块可以从SE块的集成中受益。
二、消融实验
表中显示了ImageNet数据集上top-1和top-5的测试错误。为了简单起见,表1中所有Res2Net模型的比例都是s = 4。Res2Net-50在top-1错误上比ResNet-50有1.84%的改进。在top-1错误方面,resnext -50比ResNeXt50提高了0.85%。此外,Res2Net-DLA-60在top-1错误方面比DLA-60高出1.27%。Res2Net-DLA-60的最高错误比DLA-X-60高出0.64%。SE-Res2Net-50比SENet50有1.68%的改进。在top-1错误方面,bLRes2Net-50比bLResNet-50提高了0.73%。Res2Net模块在粒度级别上进一步增强了bLResNet的多尺度能力,即使bLResNet是为了利用不同尺度的特征而设计的。请注意ResNet、ResNeXt、SE-Net、bLResNet和DLA是最先进的CNN模型。与这些强大的基线相比,与Res2Net模块集成的模型仍然有一致的性能增益。
更深层次的网络已被证明具有更强的视觉任务表示能力。为了更深入地验证本文的模型,作者比较了Res2Net和ResNet的分类性能,两者都有101层。如表2所示,Res2Net-101比ResNet-101获得了显著的性能提升,在 top-1 error方面为1.82%。请注意,在top-1 error中 Res2Net-50的性能比ResNet-50高出了1.84%。这些结果表明,所提出的具有额外维度尺度的模块可以与更深层次的模型集成,从而获得更好的性能。作者还将方法与DenseNet进行了比较。与官方提供的DenseNet族中性能最好的DenseNet-161模型相比,Res2Net-101的top-1误差提高了1.54%。
上表中说明,随着规模的增加,在top-1 error带有14w×8s的Res2Net-50比ResNet-50有提升了1.99%。注意,在保持复杂度的情况下,Ki()K_i()Ki()的宽度随着尺度的增加而减小。我们进一步评估了随着模型复杂性的增加而增加规模的性能增益。带有26w×8s的Res2Net-50比ResNet-50获得了显著的性能提升,在top-1 error方面为3.05%。一个有18w×4s的Res2Net-50也比ResNet-50的表现好0.93%,在top-1 error方面只有69%的失败。上表显示了不同尺度下的运行时间,这是平均推断推理尺寸为224 × 224的ImageNet验证集的时间。尽管由于层次连接的关系,分割{yi}的特性需要顺序计算,但Res2Net模块引入的额外运行时通常可以被忽略。由于GPU中可用张量的数量是有限的,对于Res2Net的典型设置,在单个GPU时钟周期内通常会有足够的并行计算,即s = 4。
表4显示了CIFAR-100数据集上的top-1 error和模型大小。实验结果表明,该方法在参数较少的情况下优于baseline和其他方法。作者提议的Res2NeXt-29, 6c×24w×6s比baseline高出1.11%。Res2NeXt29, 6c×24w×4s甚至优于ResNeXt-29, 16c×64w只有35%的参数。与DenseNet-BC (k = 40)相比,用更少的参数实现了更好的性能。与Res2NeXt-29相比,6c×24w×4s、Res2NeXt29、8c×25w×4s获得了更好的结果,具有更大的宽度和基数,说明维度尺度与维度宽度和基数是正交的。本文还将最近提出的SE块集成到结构中。使用更少的参数,该方法仍然优于ResNeXt-29, 8c×64w-SE的baseline。
作者通过增加CNN的不同维数来评估baseline模型的测试性能,包括scale(式(1))、cardinality和depth。当使用一个维度增加模型容量时,固定了所有其他维度。一系列的网络在这些变化下进行了训练和评估。由于已经表明增加基数比增加宽度更有效,所以我们只将建议的维度尺度与基数和深度进行比较。
上图为CIFAR-100数据集对模型大小的测试精度。baseline model的深度、基数和规模分别为29、6和1。实验结果表明,scale是提高模型性能的有效维度,这与之前在mageNet数据集上的观察结果一致。此外,增加规模比其他维度更有效,从而更快地获得性能。如式(1)和图1所示,对于尺度s = 2的情况,作者仅通过增加1 × 1卷积的参数来增加模型容量。因此,s = 2时的模型性能略差于增加基数时的模型性能。对于s = 3,4,分层类残差结构的组合效应产生了一组丰富的等效尺度,从而显著提高了性能。然而,尺度5和尺度6的模型性能提高有限,我们假设CIFAR数据集中的图像太小(32×32),不能有很多尺度。
在CAM方面
为了理解Res2Net的多尺度能力,我们使用通常用于定位图像分类的判别区域的Grad-CAM来可视化类激活映射(CAM)。在上图所示的可视化示例中,较强的CAM区域被较浅的颜色覆盖。与ResNet相比,基于Res2Net的CAM结果在小对象上有更集中的激活映射,如“baseball”和“penguin”。这两种方法在中等大小的物体上都有类似的激活映射,比如“ice cream”。由于Res2Net具有更强的多尺度能力,Res2Net的激活图倾向于覆盖大对象上的整个对象,如“bulbul”、“mountain dog”、“ballpoint”和“mosque”,而ResNet的激活图只覆盖对象的部分。这种精确定位CAM区域的能力使得Res2Net对于弱监督语义分割任务中的对象区域挖掘具有潜在价值。
相关代码如下:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import torch
import torch.nn as nn__all__ = ['ImageNetRes2Net', 'res2net50', 'res2net101','res2net152', 'res2next50_32x4d', 'se_res2net50','CifarRes2Net', 'res2next29_6cx24wx4scale','res2next29_8cx25wx4scale', 'res2next29_6cx24wx6scale','res2next29_6cx24wx4scale_se', 'res2next29_8cx25wx4scale_se','res2next29_6cx24wx6scale_se']def conv3x3(in_planes, out_planes, stride=1, groups=1): #3*3卷积组"""3x3 convolution with padding"""return nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=stride,padding=1, groups=groups, bias=False)def conv1x1(in_planes, out_planes, stride=1):"""1x1 convolution"""return nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False)class SEModule(nn.Module): #SE blockdef __init__(self, channels, reduction=16):super(SEModule, self).__init__()self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc1 = nn.Conv2d(channels, channels // reduction, kernel_size=1, padding=0)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.fc2 = nn.Conv2d(channels // reduction, channels, kernel_size=1, padding=0)self.sigmoid = nn.Sigmoid()def forward(self, input):x = self.avg_pool(input)x = self.fc1(x)x = self.relu(x)x = self.fc2(x)x = self.sigmoid(x)return input * xclass Res2NetBottleneck(nn.Module):expansion = 4def __init__(self, inplanes, planes, width, downsample=None, stride=1, scales=4, groups=1, se=False, norm_layer=None):super(Res2NetBottleneck, self).__init__()
# if planes % scales != 0:
# raise ValueError('Planes must be divisible by scales')if norm_layer is None:norm_layer = nn.BatchNorm2dbottleneck_planes = int(width * scales * groups)self.conv1 = conv1x1(inplanes, bottleneck_planes)#C*Dself.bn1 = norm_layer(bottleneck_planes)self.conv2 = nn.ModuleList([conv3x3(bottleneck_planes // scales, bottleneck_planes // scales, stride, groups=groups) for _ in range(scales-1)]) #k1,k2,k3后接3×3卷积,分组卷积self.bn2 = nn.ModuleList([norm_layer(bottleneck_planes // scales) for _ in range(scales-1)])self.conv3 = conv1x1(bottleneck_planes, planes * self.expansion)#输出concat操作self.bn3 = norm_layer(planes * self.expansion)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)self.se = SEModule(planes * self.expansion) if se else Noneself.downsample = downsampleself.stride = strideself.scales = scalesdef forward(self, x):identity = xout = self.conv1(x)out = self.bn1(out)out = self.relu(out)xs = torch.chunk(out, self.scales, 1)#将输入张量进行分块ys = []# 原文中的公式if self.stride == 1:for s in range(self.scales):if s == 0:ys.append(xs[s])elif s == 1:ys.append(self.relu(self.bn2[s-1](self.conv2[s-1](xs[s]))))else:ys.append(self.relu(self.bn2[s-1](self.conv2[s-1](xs[s] + ys[-1]))))else:for s in range(self.scales):if s == 0:ys.append(self.maxpool(xs[s]))else:ys.append(self.relu(self.bn2[s-1](self.conv2[s-1](xs[s]))))out = torch.cat(ys, 1)#concat操作out = self.conv3(out)out = self.bn3(out)if self.se is not None:out = self.se(out)if self.downsample is not None:identity = self.downsample(identity)out += identityout = self.relu(out)return out
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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…...
2024/5/7 9:26:26 - 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…...
2024/5/4 23:54:56 - 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…...
2024/5/8 19:33:07 - 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…...
2024/5/5 8:13:33 - 「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…...
2024/5/8 20:38:49 - 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…...
2024/5/4 23:54:58 - 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」。 …...
2024/5/10 10:22:18 - 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…...
2024/5/9 17:11:10 - 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