第一篇文章记录了relay_quick_start.py文件中的内容,主要是展示了如何使用relay构建网络结构图,以及调用什么接口可以实现对网络进行编译优化并部署。

接下来看一下tensor_expr_get_started.py这个文件,文件900多行,注释占了绝大部分,提供这个demo的作者人很实在。

作者上来来了一段解释,原文如下:

In this tutorial we will turn our attention to how TVM works with Tensor Expression (TE) to define tensor computations and apply loop optimizations. TE describes tensor computations in a pure functional language (that is each expression has no side effects). When viewed in context of the TVM as a whole, Relay describes a computation as a set of operators, and each of these operators can be represented as a TE expression where each TE expression takes input tensors and produces an output tensor.

This is an introductory tutorial to the Tensor Expression language in TVM. TVM uses a domain specific tensor expression for efficient kernel construction. We will demonstrate the basic workflow with two examples of using the tensor expression language. The first example introduces TE and scheduling with vector addition. The second expands on these concepts with a step-by-step optimization of a matrix multiplication with TE. This matrix multiplication example will serve as the comparative basis for future tutorials covering more advanced features of TVM.

tensor expression & schedule

TVM里面提供了tensor expression这样的概念和工具用于实现对tensor计算的优化,通过改变循环以及计算顺序等,并结合不同硬件特点等方法,实现对tensor的高性能计算, 这里以向量加法为例,代码如下:

import tvm
import tvm.testing
from tvm import te
import numpy as np# You will get better performance if you can identify the CPU you are targeting
# and specify it. If you're using llvm, you can get this information from the
# command ``llc --version`` to get the CPU type, and you can check
# ``/proc/cpuinfo`` for additional extensions that your processor might
# support. For example, you can use "llvm -mcpu=skylake-avx512" for CPUs with
# AVX-512 instructions.tgt = tvm.target.Target(target="llvm", host="llvm")################################################################################
# Describing the Vector Computation
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
# We describe a vector addition computation. TVM adopts tensor semantics, with
# each intermediate result represented as a multi-dimensional array. The user
# needs to describe the computation rule that generates the tensors. We first
# define a symbolic variable ``n`` to represent the shape. We then define two
# placeholder Tensors, ``A`` and ``B``, with given shape ``(n,)``. We then
# describe the result tensor ``C``, with a ``compute`` operation. The
# ``compute`` defines a computation, with the output conforming to the
# specified tensor shape and the computation to be performed at each position
# in the tensor defined by the lambda function. Note that while ``n`` is a
# variable, it defines a consistent shape between the ``A``, ``B`` and ``C``
# tensors. Remember, no actual computation happens during this phase, as we
# are only declaring how the computation should be done.n = te.var("n")
A = te.placeholder((n,), name="A")
B = te.placeholder((n,), name="B")
C = te.compute(A.shape, lambda i: A[i] + B[i], name="C")################################################################################
# .. note:: Lambda Functions
#
#   The second argument to the ``te.compute`` method is the function that
#   performs the computation. In this example, we're using an anonymous function,
#   also known as a ``lambda`` function, to define the computation, in this case
#   addition on the ``i``th element of ``A`` and ``B``.################################################################################
# Create a Default Schedule for the Computation
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
#
# While the above lines describe the computation rule, we can compute ``C`` in
# many different ways to fit different devices. For a tensor with multiple
# axes, you can choose which axis to iterate over first, or computations can be
# split across different threads. TVM requires that the user to provide a
# schedule, which is a description of how the computation should be performed.
# Scheduling operations within TE can change loop orders, split computations
# across different threads, group blocks of data together, amongst other
# operations. An important concept behind schedules is that they only describe
# how the computation is performed, so different schedules for the same TE will
# produce the same result.
#
# TVM allows you to create a naive schedule that will compute ``C`` in by
# iterating in row major order.
#
# .. code-block:: c
#
#   for (int i = 0; i < n; ++i) {
#     C[i] = A[i] + B[i];
#   }s = te.create_schedule(C.op)
######################################################################
# Compile and Evaluate the Default Schedule
# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
# With the TE expression and a schedule, we can produce runnable code for our
# target language and architecture, in this case LLVM and a CPU. We provide
# TVM with the schedule, a list of the TE expressions that are in the schedule,
# the target and host, and the name of the function we are producing. The result
# of the output is a type-erased function that can be called directly from Python.
#
# In the following line, we use tvm.build to create a function. The build
# function takes the schedule, the desired signature of the function (including
# the inputs and outputs) as well as target language we want to compile to.fadd = tvm.build(s, [A, B, C], tgt, name="myadd")################################################################################
# Let's run the function, and compare the output to the same computation in
# numpy. The compiled TVM function is exposes a concise C API that can be invoked
# from any language. We begin by creating a device, which is a device (CPU in this
# example) that TVM can compile the schedule to. In this case the device is an
# LLVM CPU target. We can then initialize the tensors in our device and
# perform the custom addition operation. To verify that the computation is
# correct, we can compare the result of the output of the c tensor to the same
# computation performed by numpy.dev = tvm.device(tgt.kind.name, 0)n = 1024
a = tvm.nd.array(np.random.uniform(size=n).astype(A.dtype), dev)
b = tvm.nd.array(np.random.uniform(size=n).astype(B.dtype), dev)
c = tvm.nd.array(np.zeros(n, dtype=C.dtype), dev)
fadd(a, b, c)
tvm.testing.assert_allclose(c.numpy(), a.numpy() + b.numpy())################################################################################
# To get a comparison of how fast this version is compared to numpy, create a
# helper function to run a profile of the TVM generated code.
import timeitnp_repeat = 100
np_running_time = timeit.timeit(setup="import numpy\n""n = 32768\n"'dtype = "float32"\n'"a = numpy.random.rand(n, 1).astype(dtype)\n""b = numpy.random.rand(n, 1).astype(dtype)\n",stmt="answer = a + b",number=np_repeat,
)
print("Numpy running time: %f" % (np_running_time / np_repeat))

上面代码使用tvm中的te模块实现自定义高性能的tensor运算,比如上面实现的向量机加法。
用于描述计算过程,即如何进行运算的代码为如下:

n = te.var("n")
A = te.placeholder((n,), name="A")
B = te.placeholder((n,), name="B")
C = te.compute(A.shape, lambda i: A[i] + B[i], name="C")

代码是用lambda表达式来实现逻辑的,在这段代码的注释当中还特别提到了,这里仅仅指示描述计算的逻辑,并不执行真正的计算。这里就有个很屌的地方,因为实现计算逻辑式用lambda表达式实现的,如果式描述计算逻辑,那么最后应该式得到IR这样的计算图结构,te这东西是怎么把lambda表达式转换成IR的?

如果是构造了一个计算图,那么最后应该能输出一个描述这个张量运算逻辑图结构,后面的代码中会得到构建的计算图。

te模块中compute函数的实现在operation.py当中,除这个函数,varplaceholder在operation.py中实现,先简单看看里面是什么。

def compute(shape, fcompute, name="compute", tag="", attrs=None):"""Construct a new tensor by computing over the shape domain.The compute rule is result[axis] = fcompute(axis)Parameters----------shape: Tuple of ExprThe shape of the tensorfcompute: lambda function of indices-> valueSpecifies the input source expressionname: str, optionalThe name hint of the tensortag: str, optionalAdditional tag information about the compute.attrs: dict, optionalThe additional auxiliary attributes about the compute.Returns-------tensor: TensorThe created tensor"""if _tag.TagScope.get_current() is not None:if tag != "":raise ValueError("nested tag is not allowed for now")tag = _tag.TagScope.get_current().tagshape = (shape,) if isinstance(shape, tvm.tir.PrimExpr) else shape# for python3shape = tuple([int(s) if isinstance(s, float) else s for s in shape])ndim = len(shape)code = fcompute.__code__out_ndim = ndimif code.co_argcount == 0:arg_names = ["i%d" % i for i in range(ndim)]else:arg_names = code.co_varnames[: code.co_argcount]out_ndim = code.co_argcountif out_ndim != len(arg_names):raise ValueError("fcompute do not match dimension, ndim=%d" % ndim)dim_var = [tvm.tir.IterVar((0, s), x, 0) for x, s in zip(arg_names, shape[:out_ndim])]body = fcompute(*[v.var for v in dim_var])if isinstance(body, _tensor.TensorIntrinCall):for i, s in enumerate(shape[out_ndim:]):var_name = "ax" + str(i)dim_var.append(tvm.tir.IterVar((0, s), var_name, 4))op_node = _ffi_api.TensorComputeOp(name,tag,dim_var,body.reduce_axis,out_ndim,body.intrin,body.tensors,body.regions,body.scalar_inputs,)else:if not isinstance(body, (list, tuple)):body = [body]body = convert(body)op_node = _ffi_api.ComputeOp(name, tag, attrs, dim_var, body)num = op_node.num_outputsoutputs = tuple(op_node.output(i) for i in range(num))return outputs[0] if num == 1 else outputs

上面代码中有一句

code = fcompute.__code__

这是python的内置函数,可以获得函数的信息,比如函数的参数以及函数体等信息。
可以看到,拿到函数的参数以及函数体的内容后,构建tir,并传递给最后调用_ffi实现调用C++的接口,得到op_node

这里也大概可以解释了上面如何通过lambda表达式构建计算逻辑的,具体细节先不深究

schedule 调度

构造完计算逻辑,接下来可以对计算逻辑进行调度,在代码中调度的步骤可有可无,调度完成后进行编译即可得到调度后的计算逻辑图。代码在这一行仅仅建立了一个“空的调度逻辑”没有具体执行,但是后面有调度的逻辑,加在这里。

并行化

下面的schedule策略是并行执行这个矩阵加法的过程,cpu会调用多个核来执行执行这个运算

s = te.create_schedule(C.op)
s[C].parallel(C.op.axis[0])

并行化+向量化

CPU里面一般都有SIMD的向量指令,结合并行调度指令,可以进行更好的优化。
原始的两个向量相加的操作用一个循环遍历每个元素执行相加操作,如果有多个核,可以执行并行化将数据拆分到不同的核心上执行,假设电脑有4个核,两个相加的向量长度是1024,那么可以将数据拆分成4份,每个核循环执行256个数据;
再加上每个核心使用向量化指令操作,假设向量指令一个可以值运算4个float,那么每个核心只需要执行64次循环即可。

 outer, inner = s[C].split(C.op.axis[0], factor=factor)s[C].parallel(outer)s[C].vectorize(inner)

上面代码先将循环分成两个嵌套循环,外层循环执行outer次,内层循环执行inner次。
将外层循环并行化处理,即分给多个cpu运算;
内层循环执行向量化指令处理

build 编译

在指定的设备上编译刚刚构造好的计算逻辑(注意这里是tvm.build而不是relay.build
tvm.build主要用于编译自定义的逻辑(或算子),而relay.build用于编译整个网络模型,比如上一节当中的mobilenet网络模型

fadd = tvm.build(s, [A, B, C], tgt, name="myadd")

build部分的代码在tvm/python/tvm/driver/build_module.py文件当中,看看里面是什么样(代码挺长)

def build(inputs: Union[schedule.Schedule, PrimFunc, IRModule, Mapping[str, IRModule]],args: Optional[List[Union[Buffer, tensor.Tensor, Var]]] = None,target: Optional[Union[str, Target]] = None,target_host: Optional[Union[str, Target]] = None,name: Optional[str] = "default_function",binds: Optional[Mapping[tensor.Tensor, Buffer]] = None,
):"""Build a function with arguments as signature. Code will be generatedfor devices coupled with target information.Parameters----------inputs : Union[tvm.te.schedule.Schedule, tvm.tir.PrimFunc, IRModule, Mapping[str, IRModule]]The input to be builtargs : Optional[List[Union[tvm.tir.Buffer, tensor.Tensor, Var]]]The argument lists to the function.target : Optional[Union[str, Target]]The target and option of the compilation.target_host : Optional[Union[str, Target]]Host compilation target, if target is device.When TVM compiles device specific program such as CUDA,we also need host(CPU) side code to interact with the driversetup the dimensions and parameters correctly.target_host is used to specify the host side codegen target.By default, llvm is used if it is enabled,otherwise a stackvm intepreter is used.name : Optional[str]The name of result function.binds : Optional[Mapping[tensor.Tensor, tvm.tir.Buffer]]Dictionary that maps the binding of symbolic buffer to Tensor.By default, a new buffer is created for each tensor in the argument.Returns-------ret : tvm.moduleA module that combines both host and device code.Examples________There are two typical example uses of this function depending on the typeof the argument `inputs`:1. it is an IRModule... code-block:: pythonn = 2A = te.placeholder((n,), name='A')B = te.placeholder((n,), name='B')C = te.compute(A.shape, lambda *i: A(*i) + B(*i), name='C')s = tvm.te.create_schedule(C.op)m = tvm.lower(s, [A, B, C], name="test_add")rt_mod = tvm.build(m, target="llvm")2. it is a dict of compilation target to IRModule... code-block:: pythonn = 2A = te.placeholder((n,), name='A')B = te.placeholder((n,), name='B')C = te.compute(A.shape, lambda *i: A(*i) + B(*i), name='C')s1 = tvm.te.create_schedule(C.op)with tvm.target.cuda() as cuda_tgt:s2 = topi.cuda.schedule_injective(cuda_tgt, [C])m1 = tvm.lower(s1, [A, B, C], name="test_add1")m2 = tvm.lower(s2, [A, B, C], name="test_add2")rt_mod = tvm.build({"llvm": m1, "cuda": m2}, target_host="llvm")Note----See the note on :any:`tvm.target` on target string format."""if isinstance(inputs, schedule.Schedule):if args is None:raise ValueError("args must be given for build from schedule")input_mod = lower(inputs, args, name=name, binds=binds)elif isinstance(inputs, (list, tuple, container.Array)):merged_mod = tvm.IRModule({})for x in inputs:merged_mod.update(lower(x))input_mod = merged_modelif isinstance(inputs, (tvm.IRModule, PrimFunc)):input_mod = lower(inputs)elif not isinstance(inputs, (dict, container.Map)):raise ValueError(f"Inputs must be Schedule, IRModule or dict of target to IRModule, "f"but got {type(inputs)}.")if not isinstance(inputs, (dict, container.Map)):target = Target.current() if target is None else targettarget = target if target else "llvm"target_input_mod = {target: input_mod}else:target_input_mod = inputsfor tar, mod in target_input_mod.items():if not isinstance(tar, (str, Target)):raise ValueError("The key of inputs must be str or " "Target when inputs is dict.")if not isinstance(mod, tvm.IRModule):raise ValueError("inputs must be Schedule, IRModule," "or dict of str to IRModule.")target_input_mod, target_host = Target.check_and_update_host_consist(target_input_mod, target_host)if not target_host:for tar, mod in target_input_mod.items():tar = Target(tar)device_type = ndarray.device(tar.kind.name, 0).device_typeif device_type == ndarray.cpu(0).device_type:target_host = tarbreakif not target_host:target_host = "llvm" if tvm.runtime.enabled("llvm") else "stackvm"target_input_mod, target_host = Target.check_and_update_host_consist(target_input_mod, target_host)mod_host_all = tvm.IRModule({})device_modules = []for tar, input_mod in target_input_mod.items():mod_host, mdev = _build_for_device(input_mod, tar, target_host)mod_host_all.update(mod_host)device_modules.append(mdev)# Generate a unified host module.rt_mod_host = codegen.build_module(mod_host_all, target_host)# Import all modules.for mdev in device_modules:if mdev:rt_mod_host.import_module(mdev)if not isinstance(target_host, Target):target_host = Target(target_host)if (target_host.attrs.get("runtime", tvm.runtime.String("c++")) == "c"and target_host.attrs.get("system-lib", 0) == 1):if target_host.kind.name == "c":create_csource_crt_metadata_module = tvm._ffi.get_global_func("runtime.CreateCSourceCrtMetadataModule")to_return = create_csource_crt_metadata_module([rt_mod_host], target_host)elif target_host.kind.name == "llvm":create_llvm_crt_metadata_module = tvm._ffi.get_global_func("runtime.CreateLLVMCrtMetadataModule")to_return = create_llvm_crt_metadata_module([rt_mod_host], target_host)else:to_return = rt_mod_hostreturn OperatorModule.from_module(to_return, ir_module_by_target=target_input_mod, name=name)

注释里面还出调用样例了,作者人很实在,从注释当中可以得知,图模型会生成一个与硬件强关联的指令代码,上面的代码中可以明显看到有codegen.build_module这么一行,返回类型为一个module,包括了设备端和主机端的代码(指令)

生成IR

lower操作可以生成IR,用来查看执行schedule的结果是否是自己想要的,simple_mode=True输出C-style语句

tvm.lower(s, [A, B, C], simple_mode=True)

打印出来的结果如下:

IR里面的部分信息可以参考官方文档的这个部分IR参考
IR当中各种符号的解释暂时还没找到详细解释的文档(粗略解释的也没有找到)
tvm 的IR是从Halide的IR继承过来的,不过Halide IR的解释目前也没发现有详细的资料

primfn(A_1: handle, B_1: handle, C_1: handle) -> ()attr = {"from_legacy_te_schedule": True, "global_symbol": "main", "tir.noalias": True}buffers = {C: Buffer(C_2: Pointer(float32), float32, [n: int32], [stride: int32], type="auto"),A: Buffer(A_2: Pointer(float32), float32, [n], [stride_1: int32], type="auto"),B: Buffer(B_2: Pointer(float32), float32, [n], [stride_2: int32], type="auto")}buffer_map = {A_1: A, B_1: B, C_1: C} {for (i.outer: int32, 0, floordiv((n + 3), 4)) "parallel" {for (i.inner.s: int32, 0, 4) {if @tir.likely((((i.outer*4) + i.inner.s) < n), dtype=bool) {C_2[(((i.outer*4) + i.inner.s)*stride)] = ((float32*)A_2[(((i.outer*4) + i.inner.s)*stride_1)] + (float32*)B_2[(((i.outer*4) + i.inner.s)*stride_2)])}}}
}

使用schedule修改并构建的计算逻辑放在一个名字为primfn的函数当中,函数的参数后面都带个handle是什么意思不清楚。
接下来一行为attr,从缩写来看是属性的意思,没有在具体文档中发现。

在下一行,出现了buffers,看起来是个存储的数据结构,里面的内容具体什么意思没有搜到,这里猜测,第一个参数Pointer数据类型表示指向这个Buffer的是一个float指针,第二个参数float应该表示这里的数据类型是float,第三个参数n表示缓冲区的大小是n,第四个不知道(这里肯定是1,也许和数据摆放的类型有关系的一个参数)。

接下来buffer_map,里面的参数形式很像python的map,有一对key和value,那么明显就是用过key来索引value,这里从参数看primfn函数的参数可以索引上面的buffers

for (i.outer: int32, 0, floordiv((n + 3), 4)) "parallel" 

循环中一般都会标识4个内容,循环的起始值、终止值、循环步长以及循环下标,在上面分别对应0,floordiv((n + 3), 4),1和i.outer
其中循环执行的步长没有直接表示出来(注意不是stride,具体stride是什么目前还不清楚)
最后面的parallel应该类似MPI中对循环多核执行的宏

看一下条件分支判断的部分

if @tir.likely((((i.outer*4) + i.inner.s) < n), dtype=bool)

判断外层循环加上内层循环得到的下标是否超过向量的长度(这里为什么用tir表示?)likely猜测应该是类似c++ 中的关键字,给分支预测一个投机行为,表示循环中很少出现不满足if的情况

最后看一下循环中的内容

C_2[(((i.outer*4) + i.inner.s)*stride)] = ((float32*)A_2[(((i.outer*4) + i.inner.s)*stride_1)] + (float32*)B_2[(((i.outer*4) + i.inner.s)*stride_2)])

两层循环用来索引下标的计算很明显,简化一下

C[i.outer * 4 + i.inner.s] = A[i.outer * 4 + i.inner.s] + B[i.outer * 4 + i.inner.s]

最后看一下lower里面执行了什么内容,lower文件在driver/build_module.py当中
官方文档中给出的内容如下:

Lowering step before build into target.

只有一句话,即将生成的当前的IR进行lowering,得到一个更贴近硬件的中间表示
函数的python代码如下:

 def lower(inp: Union[schedule.Schedule, PrimFunc, IRModule],args: Optional[List[Union[Buffer, tensor.Tensor, Var]]] = None,name: str = "main",binds: Optional[Mapping[tensor.Tensor, Buffer]] = None,simple_mode: bool = False,) -> IRModule:"""Lowering step before build into target.Parameters----------inp : Union[tvm.te.schedule.Schedule, tvm.tir.PrimFunc, IRModule]The TE schedule or TensorIR PrimFunc/IRModule to be builtargs : Optional[List[Union[tvm.tir.Buffer, tensor.Tensor, Var]]]The argument lists to the function for TE schedule.It should be None if we want to lower TensorIR.name : strThe name of the result function.binds : Optional[Mapping[tensor.Tensor, tvm.tir.Buffer]]Dictionary that maps the Tensor to Buffer which specified the data layoutrequirement of the function. By default, a new compact buffer is createdfor each tensor in the argument.simple_mode : boolWhether only output simple and compact statement, this will skipLoopPartition, api wrapper generation and Unrolling.Returns-------m : IRModuleThe result IRModule"""if isinstance(inp, IRModule):return ffi.lower_module(inp, simple_mode)if isinstance(inp, PrimFunc):return ffi.lower_primfunc(inp, name, simple_mode)if isinstance(inp, schedule.Schedule): ############## 执行此条语句return ffi.lower_schedule(inp, args, name, binds, simple_mode)raise ValueError("Expected input to be an IRModule, PrimFunc or Schedule, but got, ", type(inp))

进入后会调用c++接口,暂时先不看

运行

编译好了指令代码,就可以塞入数据运行了

dev = tvm.device(tgt.kind.name, 0)n = 1024
a = tvm.nd.array(np.random.uniform(size=n).astype(A.dtype), dev)
b = tvm.nd.array(np.random.uniform(size=n).astype(B.dtype), dev)
c = tvm.nd.array(np.zeros(n, dtype=C.dtype), dev)
fadd(a, b, c)
tvm.testing.assert_allclose(c.numpy(), a.numpy() + b.numpy())

上面的几行代码很直观,构建tensor,然后调用fadd函数,最后测试一下和numpy对比的结果

查看全文
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程学习网邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

  1. Python基础day09【试题讲解《python基础中期考试》】

    视频、源码、课件、软件、笔记&#xff1a;超全面Python基础入门教程【十天课程】博客笔记汇总表【黑马程序员】 Python基础day09【面向对象(封装、继承、多态)、重写、私有权限】 Python基础day09 作业解析【面向对象题目(简答题代码题)】 目录 ⼀、 单选题&#xff08;每题…...

    2024/3/7 7:44:16
  2. Linux命令执行绕过

    主要介绍了linux的命令执行绕过、文件读取的一些方法 文章目录符号绕过分号 ;管道符 |符号 &符号 &&符号 ||绕过空格通配符绕过内联执行其他文件读取编码绕过base64hex编码绕过unicode编码符号绕过 分号 ; 格式 command1; command2用;号隔开每个命令&#xff0c…...

    2024/3/7 7:44:14
  3. HTML5网页设计基础——精美电商悬浮窗

    案例&#xff1a; 图片资源&#xff1a; 参考代码&#xff1a; <!doctype html> <html> <head> <meta charset"utf-8"> <title>无标题文档</title><style>*{margin: 0;padding: 0;}.wai{width: 171px;height: 489px;back…...

    2024/3/7 7:44:13
  4. 文本识别数据集

    文本识别数据集 包含常见的文本识别数据集&#xff08;中英文&#xff09;&#xff0c;包含很多开源的中文数据集&#xff0c;包括RCTW,CTW,MTWI 2018,中文场景文字识别技术创新大赛等数据 具体详见github&#xff0c;欢迎star,fork,pr,issue等...

    2024/3/7 7:44:12
  5. Python—入门例程(持续更新)

    目录 01-猜拳游戏 if语句多分支&#xff0c;多条件的演练 02-九九乘法表 while循环嵌套 03-打印三角形 while循环嵌套 01-猜拳游戏 if语句多分支&#xff0c;多条件的演练 #person-人 computer-计算机 #导入模块 import random computerrandom.randint(0,2)#计算机产生随…...

    2024/3/7 7:44:11
  6. XFF(X-FORWARDED-FOR)

    XFF(X-FORWARDED-FOR)是http的拓展头部&#xff0c;作用是使Web服务器获取访问用户的IP真实地址&#xff08;可伪造&#xff09;。由于很多用户通过代理服务器进行访问&#xff0c;服务器只能获取代理服务器的IP地址&#xff0c;而xff的作用在于记录用户的真实IP&#xff0c;以…...

    2024/3/7 7:44:10
  7. python系列教程148——pass,break,continue

    朋友们&#xff0c;如需转载请标明出处&#xff1a;https://blog.csdn.net/jiangjunshow 声明&#xff1a;在人工智能技术教学期间&#xff0c;不少学生向我提一些python相关的问题&#xff0c;所以为了让同学们掌握更多扩展知识更好地理解AI技术&#xff0c;我让助理负责分享…...

    2024/3/7 7:44:09
  8. 学习JAVA前需学习的基础知识

    1、java几大重要部位 JDK&#xff1a;开发工具包 Java development kit Java开发工具箱&#xff0c;做Java开发必须安装的&#xff0c;这个开发工具箱中是Java最核心的库JRE&#xff1a;运…...

    2024/3/7 7:44:08
  9. MacOS 安装 MySQL 教程

    下载安装 1、打开 MySQL 官网下载操作系统类型对应的 mysql 版本&#xff1a;https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 2、下载完成后双击软件包安装 配置 1、下载安装完成后&#xff0c;打开系统偏好设置&#xff0c;会发现下边多了个 mysql 的图标&#xff0c;系统的 mys…...

    2024/3/4 12:06:38
  10. ES的搜索的实现

    ES的搜索的实现 搭建项目 修改配置文件 server:port: 9090 spring:thymeleaf:cache: false导入依赖 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <project xmlns"http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi"http://www.w3.org…...

    2024/3/4 12:06:38
  11. 酷,用ESP32与HaaS Python做了个舞动的氛围灯带,还能做你自己喜欢的模式哦

    自新年推出案例 新年到&#xff0c;HaaS Python ESP32给您DIY送福啦&#xff0c;还有丰富的光效动画哦 以来&#xff0c;许多小伙伴说点灯大法好玩&#xff0c;但是氛围灯带更加有趣&#xff0c;希望能出个案例&#xff0c;必须安排。 如同之前的案例&#xff0c;本案例也只需…...

    2024/3/20 8:31:19
  12. 按Enter键, 程序即可将该字 母转换为大写字母,并输出大写字母的ASCII码值。

    ...

    2024/3/4 12:06:35
  13. JAVA IO - 获取类路径

    1.什么是类路径 1.类路径 就是告诉JVM虚拟机从哪里去寻找要执行的类&#xff1b; &#xff08;通俗的理解&#xff1a;就是存放class文件的目录&#xff09; 2.如果不指定&#xff0c;则默认在 java 命令执行的目录下进行寻找。2.获取类路径的三种方式 2.1 代码 package com…...

    2024/3/7 7:44:07
  14. spring Transaction

    Transactional 可以标记在类&#xff0c;方法 建议写在方法上。如果类和方法都有&#xff0c;优先识别方法上的。 建议写在业务逻辑类上。 事务配置的属性 isolation:设置事务的隔离级别 propagation&#xff1a;事务的传播行为 脏读&#xff1a; 一个事物不读另一个没有提交的…...

    2024/3/13 4:08:20
  15. 数据结构可视化工具cs.usf.edu

    网址:https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html...

    2024/3/7 7:44:06
  16. 146. LRU 缓存

    146. LRU 缓存 超时的思路 class Node { public:int val;int key;Node * pre, * next;Node(int k,int v):val(v), key(k), pre(NULL), next(NULL){}Node():pre(NULL), next(NULL){} };class LRUCache { private:// 5.bug. 类的成员变量必须初始化&#xff0c;因为是放在栈中的…...

    2024/3/7 7:44:05
  17. 2022.2.3 训练日记3 P3131 [USACO16JAN]Subsequences Summing to Sevens S

    题目链接&#xff1a;题目 题目分析&#xff1a; 0.前缀和 1.参考下面的题解&#xff1a;题解 code: #include<iostream> #include<algorithm>using namespace std;const int N 50010;int s[N]; int first[7], last[7]; int n; int main() {cin >> n;for(…...

    2024/3/15 4:10:26
  18. 【LeetCode刷题记录】剑指 Offer 53 - I. 在排序数组中查找数字 I(二分法)

    统计一个数字在排序数组中出现的次数。 输入: nums [5,7,7,8,8,10], target 8 输出: 2class Solution(object):def search(self, nums, target):""":type nums: List[int]:type target: int:rtype: int"""def dic_high(low,high):if low<hi…...

    2024/3/7 7:44:02
  19. 机器学习日记(9)

    机器学习日记&#xff08;9&#xff09; 支持向量机(Support Vector Machines) 优化目标(Optimization Objective) 在逻辑回归中我们已经熟悉了这里的假设函数形式&#xff0c;和右边的S型激励函数。然而&#xff0c;为了解释一些数学知识,将用&#x1d467; 表示&#x1d70…...

    2024/3/7 7:44:01
  20. 第二章 线性表

    第二章 线性表 2.1 线性表的定义和基本操作 2.1.1 线性表的定义 2.1.2 线性表的基本操作 注&#xff1a;数据结构三要素–逻辑结构&#xff0c;数据结构&#xff0c;存储结构&#xff08;物理结构&#xff09; 2.2 线性表的顺序表示 2.2.1 顺序表的定义 小结 2.2.2 顺序表上…...

    2024/3/28 20:53:34

最新文章

  1. 使用ai智能写作场景之gpt整理资料,如何ai智能写作整理资料

    Ai智能写作助手&#xff1a;Ai智能整理资料小助手 Ai智能整理资料小助手可试用3天&#xff01; 通俗的解释一下怎么用ChatGPT来进行资料整理&#xff1a; 搜寻并获取指定数量的特定领域文章&#xff1a; 想像你在和我说话一样&#xff0c;告诉我你想要多少篇关于某个话题的文…...

    2024/3/29 15:53:13
  2. 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&#xff0c;在此感激不尽。 权重和梯度的更新公式如下&#xff1a; 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
  3. 如何在极狐GitLab 自定义 Pages 域名、SSL/TLS 证书

    本文作者&#xff1a;徐晓伟 GitLab 是一个全球知名的一体化 DevOps 平台&#xff0c;很多人都通过私有化部署 GitLab 来进行源代码托管。极狐GitLab 是 GitLab 在中国的发行版&#xff0c;专门为中国程序员服务。可以一键式部署极狐GitLab。 本文主要讲述了在极狐GitLab 用户…...

    2024/3/29 11:30:45
  4. 跨境专用链路 助力畅快上网

    在当今数字化快速发展的时代&#xff0c;网络连接的稳定性和高效性对于企业的业务运营至关重要。为了满足客户在不同地域间畅快上网的需求&#xff0c;我们为您提供了具备专属IP地址和独享带宽的专用链路。无论是在境内还是境外&#xff0c;我们都能为您提供多种速率的实时在线…...

    2024/3/28 9:29:18
  5. 【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…...

    2024/3/27 10:21:24
  6. 【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…...

    2024/3/24 20:11:25
  7. 【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…...

    2024/3/29 2:45:46
  8. 【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…...

    2024/3/24 20:11:23
  9. 【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…...

    2024/3/29 5:19:52
  10. 【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…...

    2024/3/28 17:01:12
  11. 【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…...

    2024/3/29 11:11:56
  12. 【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…...

    2024/3/29 1:13:26
  13. 【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…...

    2024/3/29 8:28:16
  14. 【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…...

    2024/3/29 7:41:19
  15. 【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、…...

    2024/3/24 20:11:18
  16. 【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…...

    2024/3/29 9:57:23
  17. 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…...

    2024/3/29 0:49:46
  18. 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…...

    2024/3/24 20:11:15
  19. 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…...

    2024/3/27 7:12:50
  20. 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…...

    2024/3/24 20:11:13
  21. 「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…...

    2024/3/26 11:21:23
  22. 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…...

    2024/3/28 18:26:34
  23. 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」。 …...

    2024/3/28 12:42:28
  24. 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…...

    2024/3/28 20:09:10
  25. 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&#xff1a;1、长按电脑电源键直至关机&#xff0c;然后再按一次电源健重启电脑&#xff0c;按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后&#xff0c;按住“winR”打开运行窗口&#xff0c;输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面&#xff0c;选中…...

    2022/11/19 21:17:18
  26. 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。

    %读入6幅图像&#xff08;每一幅图像的大小是564*564&#xff09; 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
  27. 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&#xff0c;在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机&#xff0c;虽然这比较麻烦&#xff0c;但是对系统进行配置和升级…...

    2022/11/19 21:17:15
  28. 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&#xff0c;请勿关闭计算机”的提示&#xff0c;要过很久才能进入系统&#xff0c;有的用户甚至几个小时也无法进入&#xff0c;下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法&#xff1a;我们首先在左下角的“开始…...

    2022/11/19 21:17:14
  29. 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&#xff0c;电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update&#xff0c;请勿关机”(如下图所示)&#xff0c;而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢&#xff1f;一切都是正常操作的&#xff0c;为什么开时机呈现“正…...

    2022/11/19 21:17:13
  30. 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&#xff0c;没过几秒后电脑自动重启&#xff0c;每次开机都这样无法进入系统&#xff0c;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&#xff1a;开机按下F8&#xff0c;在出现的Windows高级启动选…...

    2022/11/19 21:17:12
  31. 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&#xff0c;就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机&#xff0c;碰到这样的问题该怎么解决呢&#xff0c;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&#xff1a;1、2、依次…...

    2022/11/19 21:17:11
  32. 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&#xff0c;每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面&#xff0c;提示请勿关闭计算机”&#xff0c;每次停留好几分钟才能正常关机&#xff0c;导致什么情况引起的呢&#xff1f;出现配置Windows Update…...

    2022/11/19 21:17:10
  33. 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&#xff0c;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&#xff0c;只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一&#xff1a;管理员运行cmd&#xff1a;net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...

    2022/11/19 21:17:09
  34. 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&#xff1a;电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办&#xff1f;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&#xff1f;一般的方…...

    2022/11/19 21:17:08
  35. 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 &#xff0c;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&#xff0c;让我们赶快一起来看一下吧&#xff01;关机提示 windows7 正在配…...

    2022/11/19 21:17:05
  36. 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
  37. 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&#xff0c;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&#xff0c;长时间没反应&#xff0c;无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过&#xff0c;网上搜了不少资料&#x…...

    2022/11/19 21:17:04
  38. 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&#xff0c;并在最后教给你1种保护系统安全的好方法&#xff0c;一起来看看&#xff01;电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中&#xff0c;添加了1个新功能在“磁…...

    2022/11/19 21:17:03
  39. 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&#xff0c;开启电脑发现电脑显示&#xff1a;配置windows更新失败&#xff0c;正在还原更改&#xff0c;请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢&#xff1f;下面小编就带着大家一起看看吧&#xff01;如果能够正常进入系统&#xff0c;建议您暂时移…...

    2022/11/19 21:17:02
  40. 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&#xff0c;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&#xff0c;让我们赶快一起来看一下吧&#xff01;配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...

    2022/11/19 21:17:01
  41. 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&#xff0c;就是我们的win7系统在关机的时候&#xff0c;总是喜欢显示“准备配置windows&#xff0c;请勿关机”这样的一个页面&#xff0c;没有什么大碍&#xff0c;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&#xff0c;非常…...

    2022/11/19 21:17:00
  42. 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&#xff0c;一般是您正对windows进行升级&#xff0c;但是这个要是长时间没有反应&#xff0c;我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了&#xff0c;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
  43. 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&#xff0c;当我们打开电脑之后&#xff0c;发现一直停留在一个界面&#xff1a;“配置Windows Update失败&#xff0c;还原更改请勿关闭计算机”&#xff0c;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&#xff0…...

    2022/11/19 21:16:58
  44. 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