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    电脑技术:win10关机后电脑自动重启解决方法



    文章来源:http://jingyan.baidu.com/article/6dad507508422fa123e36e3d.html

    安装win10系统的电脑,不知为什么关机后,不断自动重启,导致不能正常关机,这是由于系统的一些默认设置,导致系统不能正常关机,修改这些设置的方法如下:

    工具/原料

    • 安装win10系统的电脑一台

    方法/步骤

    1. 1

      修改设置1:依次点击【开始菜单】--【设置】---【系统(显示、通知、应用、电源)】--【电源和睡眠】--【其他电源设置】,如下图界面:

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    2. 2

      在右边的菜单栏中,选择【选择电源按钮的功能】,如下图所示:

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    3. 3

      点击【更改当前不可用的设置】,然后将下面【关机设置】中的【启用快速启动(推荐)】前面的复选框√去掉,最后点击【保存修改】,操作如下图所示:

      电脑技术:win10关机后电脑自动重启解决方法
      电脑技术:win10关机后电脑自动重启解决方法
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      修改设置2。右击【此电脑(我的电脑)】--【属性】,点击右边的【高级系统设置】,如下图所示:

      电脑技术:win10关机后电脑自动重启解决方法
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      在打开的对话框中,选择【高级】,找到启动和故障修复,点击【设置】,如下图所示:

      电脑技术:win10关机后电脑自动重启解决方法
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      在打开的对话中,找到【自动重新启动】选项,去掉前面的√,点击确定。这样问题应该解决了,重启电脑试试。

      电脑技术:win10关机后电脑自动重启解决方法
      END

    注意事项

    • 设置完成后,需要重启电脑
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  • 图像识别技术原理和神经网络的图像识别技术

    万次阅读 多人点赞 2019-03-03 19:44:58
    图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展,人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征...

    图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展,人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等,之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛,人类的生活将无法离开图像识别技术,研究图像识别技术具有重大意义。

    1图像识别技术的引入

    图像识别是人工智能的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别,顾名思义,就是对图像做出各种处理、分析,最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼,而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大,但是对于高速发展的社会,人类自身识别能力已经满足不了我们的需求,于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞,完全靠肉眼观察细胞是不现实的,这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时,就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此,此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息,解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。

    1.1图像识别技术原理

    其实,图像识别技术背后的原理并不是很难,只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的,它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别,只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的,我们识别图像都是依靠图像所具有的本身特征而先将这些图像分了类,然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的,只是很多时候我们没有意识到这一点。当看到一张图片时,我们的大脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片。其实在“看到”与“感应到”的中间经历了一个迅速识别过程,这个识别的过程和搜索有些类似。在这个过程中,我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类别进行识别,查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆,从而识别出是否见过该图像。机器的图像识别技术也是如此,通过分类并提取重要特征而排除多余的信息来识别图像。机器所提取出的这些特征有时会非常明显,有时又是很普通,这在很大的程度上影响了机器识别的速率。总之,在计算机的视觉识别中,图像的内容通常是用图像特征进行描述。

    1.2模式识别

    模式识别是人工智能和信息科学的重要组成部分。模式识别是指对表示事物或现象的不同形式的信息做分析和处理从而得到一个对事物或现象做出描述、辨认和分类等的过程。

    计算机的图像识别技术就是模拟人类的图像识别过程。在图像识别的过程中进行模式识别是必不可少的。模式识别原本是人类的一项基本智能。但随着计算机的发展和人工智能的兴起,人类本身的模式识别已经满足不了生活的需要,于是人类就希望用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。这样计算机的模式识别就产生了。简单地说,模式识别就是对数据进行分类,它是一门与数学紧密结合的科学,其中所用的思想大部分是概率与统计。模式识别主要分为三种:统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别。

    2图像识别技术的过程

    既然计算机的图像识别技术与人类的图像识别原理相同,那它们的过程也是大同小异的。图像识别技术的过程分以下几步:信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。

    信息的获取是指通过传感器,将光或声音等信息转化为电信息。也就是获取研究对象的基本信息并通过某种方法将其转变为机器能够认识的信息。

    预处理主要是指图像处理中的去噪、平滑、变换等的操作,从而加强图像的重要特征。

    特征抽取和选择是指在模式识别中,需要进行特征的抽取和选择。简单的理解就是我们所研究的图像是各式各样的,如果要利用某种方法将它们区分开,就要通过这些图像所具有的本身特征来识别,而获取这些特征的过程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也许对此次识别并不都是有用的,这个时候就要提取有用的特征,这就是特征的选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一,所以对这一步的理解是图像识别的重点。

    分类器设计是指通过训练而得到一种识别规则,通过此识别规则可以得到一种特征分类,使图像识别技术能够得到高识别率。分类决策是指在特征空间中对被识别对象进行分类,从而更好地识别所研究的对象具体属于哪一类。

    3图像识别技术的分析

    随着计算机技术的迅速发展和科技的不断进步,图像识别技术已经在众多领域中得到了应用。2015年2月15日新浪科技发布一条新闻:“微软最近公布了一篇关于图像识别的研究论文,在一项图像识别的基准测试中,电脑系统识别能力已经超越了人类。人类在归类数据库Image Net中的图像识别错误率为5.1%,而微软研究小组的这个深度学习系统可以达到4.94%的错误率。”从这则新闻中我们可以看出图像识别技术在图像识别方面已经有要超越人类的图像识别能力的趋势。这也说明未来图像识别技术有更大的研究意义与潜力。而且,计算机在很多方面确实具有人类所无法超越的优势,也正是因为这样,图像识别技术才能为人类社会带来更多的应用。

    3.1神经网络的图像识别技术

    神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术,是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络,也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络,而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。在神经网络图像识别技术中,遗传算法与BP网络相融合的神经网络图像识别模型是非常经典的,在很多领域都有它的应用。在图像识别系统中利用神经网络系统,一般会先提取图像的特征,再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。以汽车拍照自动识别技术为例,当汽车通过的时候,汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。最后车牌定位模块就会提取车牌信息,对车牌上的字符进行识别并显示最终的结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。
      3.2非线性降维的图像识别技术

    计算机的图像识别技术是一个异常高维的识别技术。不管图像本身的分辨率如何,其产生的数据经常是多维性的,这给计算机的识别带来了非常大的困难。想让计算机具有高效地识别能力,最直接有效的方法就是降维。降维分为线性降维和非线性降维。例如主成分分析(PCA)和线性奇异分析(LDA)等就是常见的线性降维方法,它们的特点是简单、易于理解。但是通过线性降维处理的是整体的数据集合,所求的是整个数据集合的最优低维投影。经过验证,这种线性的降维策略计算复杂度高而且占用相对较多的时间和空间,因此就产生了基于非线性降维的图像识别技术,它是一种极其有效的非线性特征提取方法。此技术可以发现图像的非线性结构而且可以在不破坏其本征结构的基础上对其进行降维,使计算机的图像识别在尽量低的维度上进行,这样就提高了识别速率。例如人脸图像识别系统所需的维数通常很高,其复杂度之高对计算机来说无疑是巨大的“灾难”。由于在高维度空间中人脸图像的不均匀分布,使得人类可以通过非线性降维技术来得到分布紧凑的人脸图像,从而提高人脸识别技术的高效性。

    3.3图像识别技术的应用及前景

    计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。例如交通方面的车牌识别系统;公共安全方面的人脸识别技术、指纹识别技术;农业方面的种子识别技术、食品品质检测技术;医学方面的心电图识别技术等。随着计算机技术的不断发展,图像识别技术也在不断地优化,其算法也在不断地改进。图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此与图像相关的图像识别技术必定也是未来的研究重点。以后计算机的图像识别技术很有可能在更多的领域崭露头角,它的应用前景也是不可限量的,人类的生活也将更加离不开图像识别技术。

    图像识别技术虽然是刚兴起的技术,但其应用已是相当广泛。并且,图像识别技术也在不断地成长,随着科技的不断进步,人类对图像识别技术的认识也会更加深刻。未来图像识别技术将会更加强大,更加智能地出现在我们的生活中,为人类社会的更多领域带来重大的应用。在21世纪这个信息化的时代,我们无法想象离开了图像识别技术以后我们的生活会变成什么样。图像识别技术是人类现在以及未来生活必不可少的一项技术。
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
      AI可以识别图像,但它能理解标题吗?
    http://www.duozhishidai.com/article-10635-1.html
      图像识别经历了哪几个阶段,主要应用在哪些领域?
    http://www.duozhishidai.com/article-6461-1.html
      图像识别技术是什么,应用于智能家居哪些领域
    http://www.duozhishidai.com/article-133-1.html


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    给电脑重装系统现在已经是一件很平常的事了,电脑有什么问题都是重启开机,如果重启电脑还是没办法解决的话,那就来一次系统重装,除了电脑硬件出现问题以外,基本上电脑出现问题都可以通过重装电脑系统解决。那要怎么给电脑重装系统呢?

    一开始我们都是通过光盘来重装系统的,但是一方面因为光盘本身携带不方便的问题,逐渐被放弃。另一方面也是因为U盘开始越来越多人使用,而且携带方便,之后U盘重装系统的也成为了系统重装的潮流。U盘重装系统虽然方便,但不是所有人都会通过U盘来重装系统,尤其是对于一些电脑小白来说,这更不是一键容易的事。所以网上也开始兴起最新的一种电脑重装系统方法:一键重装系统。下面小编就来说说 怎么使用一键重装系统工具重装电脑系统。

     以小熊一键重装系统工具为例 ,首先下载小熊一键重装系统,直接百度或是打开官网:https://www.xiaoxiongxitong.com/下载。

    下载完成后直接打开运行,选择系统重装,小熊一键重装系统工具会自动进行系统环境检测

    小熊一键重装系统图-1

    系统检测会推荐根据检测结果推荐合适的系统进行选择

    系统重装图-2

    此外在系统重装之前要先进行文件备份,勾选需要备份的文件

    系统重装图-3

    点击下一步,小熊系统自动开始系统下载和文件备份

    系统重装图-4

    系统文件下载完成后,小熊一键重装系统会在开机启动项中添加安装模式。自动重启电脑后进入安装模式即可进行系统的安装。安装过程中记得不要断开电源或强行关机,以免重装失败。

    小熊重装系统图-5

    系统重装完成后,电脑会再次重启进行系统的部署。小熊在部署过程中会部署驱动程序,并在进入桌面时建立网络连接,此过程也请不要进行关机或重启等操作。

    小熊系统图-6

    部署完成后即可使用全新的win7系统。

    小熊重装系统图-7

    以上就是使用小熊一键重装系统工具给电脑重装系统教程,使用一键重装系统工具重装电脑系统操作简单,基本上都是傻瓜式操作,适合那些没有电脑知识基础的小白使用。如果想要展示系统重装技术,也可以试试用U盘重装系统。

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    命令文件

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    点击下载

    双击下载的文件

    双击下载的命令文件,自动清理电脑垃圾,每次需要清理的时候双击一次就完成,不需要占用电脑内存资源。


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