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  • Win10 1709 无法访问局域网共享问题及解决

    万次阅读 多人点赞 2018-05-02 07:34:22
    摘要 Win10升级更新为1709以后,出现了不能匿名访问局域网共享,同时本机的共享也无法被其它机器匿名访问。 本文给出了设置方法来解决此问题。1.前言 Win10的安全性设置越来越严格,与此同时,也带来了易用性的缺失...

    摘要

      Win10升级更新为1709以后,出现了不能匿名访问局域网共享,同时本机的共享也无法被其它机器匿名访问。 本文给出了设置方法来解决此问题。

    1.前言

      Win10的安全性设置越来越严格,与此同时,也带来了易用性的缺失。新手往往会陷入很多功能不能使用的窘境中,从而导致了对Win10的排斥。局域网共享就是一个很典型的例子。

      对很多中小企业而言, 无密码的局域网共享是非常方便和实用的功能,对于提升生产力而言,安全性是次要考虑的因素。 但是Win10 对无密码的局域网共享是深恶痛绝的,默认设置根本就不能使用。 尤其是局域网中同时还存在WinXP, Win7等共享的情况下。

    下面我们来一步步设置,使得Win10支持浏览和访问局域网中的共享。

    2.设置步骤

    2.1 设置文件和打印机共享

    依次打开“控制面板\网络和 Internet\网络和共享中心\高级共享设置”, 然后对"专用", "来宾", “所有网络”网络分别设置。

    注意:“所有网络”要设置“关闭密码保护共享”。

    2.2 开启相应服务

    依次打开“控制面板\管理工具\服务”, 找到“Function DiscoveryResource Publication”服务, 将其设置为“自动启动”。

    2.3 启用不安全来宾访问

    Win10默认移除了对匿名网络的不安全访问,我们需要开启它。一共2步设置,分别在注册表设置组策略中设置

    1) 注册表设置

    按下 win+R 组合键,呼出“运行”对话框,输入: regedit  。依次找到如下键值AllowInsecureGuestAuth,(类型为DWORD)并设置为“1”。

    [HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\LanmanWorkstation\Parameters]

    "AllowInsecureGuestAuth"=dword:00000001

    2) 组策略设置

    按下 win+R 组合键,呼出“运行”对话框,输入: gpedit.msc, 打开"组策略设置"。

    依次展开“计算机配置--管理模板--网络--Lanman 工作站”,设置“启用不安全的来宾登录”为启用,并点击【应用】-【保存】设置。

    2.4 启用SMB1.0功能

    依次打开“控制面板\程序\程序和功能”, 点击“启用或关闭Windows功能”,

    2.5 重新启动Windows系统

    重启系统后,网络邻居里面应该就能看见局域网中的所有共享用户,并能访问其共享资源。

    3. 本机共享设置

    在共享目录的 “高级共享”  和“安全” 选项卡里面,同时添加 EveryOne用户。

    在需要设置共享的驱动器/目录上,点击右键,属性,共享,高级共享,权限,添加Everyone用户,在设置相应权限即可。

    安全选项卡上也必须添加"EveryOne"用户:

    4. FAQ

    1) 如果只是一两台服务器共享无法访问,可以直接使用“凭据管理”功能添加凭据即可。上述的所有设置(1,2,3步)都可以不用

    方法如下:

    依次打开“控制面板\用户帐户\凭据管理器”,依次点击“windows凭据”,“添加windows凭据”,输入被共享的服务器用户名和密码即可。

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  • 腾讯会议共享PPT使用演讲者模式

    万次阅读 多人点赞 2020-03-07 11:20:25
    问题来了,按常理来说,用腾讯会议的共享桌面放映PPT时,就用不到PPT双屏时候的演讲者模式了。这对于我这样看注释的念稿党来说无疑深受打击。经过一番折腾,发现了一个可以使用演讲者模式的方法。 1. 按照管理,...

    疫情当头,我们的毕设答辩改成了腾讯会议在线答辩。换做是平时使用投影仪演讲时,我们讲PPT便可以使用演讲者模式,这样就可以对着电脑愉快地念注释了。

    问题来了!!!一旦用腾讯会议的共享桌面放映PPT时,就用不到PPT双屏时候的演讲者模式了!!这对于我这样看注释的念稿党来说无疑深受打击。经过一番折腾,发现了一个可以使用演讲者模式的方法。

    1. 打开腾讯会议,点击共享屏幕

    2.选择PPT窗口

    注意是共享“PPT窗口”而不是共享“桌面1”。点击“确认共享”后,这时候双方都是看到正常的PPT放映界面。

     

    3.正常播放PPT

    PPT右下角,正常地播放你的PPT

    4.右键点击“显示演讲者视图”

    重点来了。在放映的PPT中右键点击“显示演讲者视图”。这时候你会看到自己的注释页面(即演讲者视图)。但是此时对方也能看到你的注释。

     

    5.点击右上角缩小窗口

    最后一步,点击演讲者视图右上角中间的“小窗口”按钮(即取消窗口最大化),对方就看不到你的演讲者视图了!而你仍然可以看到自己的注释,可以大胆地开始演(nian)讲(gao)了。

     

    P.S.

    1.  该方法本人在Win10平台下Office2016版本可用。
    2.  使用Mac的同学操作方法有出入,可以看知乎的这个问题,有网友提供的解决方案。
    3. 上述方法存在一个小瑕疵。经过实践发现,放映PPT时,观众会看到你点击右键,切换到演讲者模式的这个短短几秒的过程。若想隐藏这个短短几秒的过程,做到毫无破绽,评论区中 zhouzieric 和 沐永霖锋 同学提供了更好的方法:

    即先打开PPT演讲者模式,再到腾讯会议共享PPT全屏放映(没有注释的)的窗口,也就是:

    把上述步骤的执行顺序改为:34512!!!


     

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  • 在办公室内,使用共享方式共用一台打印机,突然有一天不能连接了,报错0x00000709 于是,在网上查找解决方案,大多数的解决方式都是重启Print Spooler服务。 最终的解决方案,其实很简单:将打印机共享名修改的...

    在办公室内,使用共享方式共用一台打印机,突然有一天不能连接了,报错0x00000709
    在这里插入图片描述
    于是,在网上查找解决方案,大多数的解决方式都是重启Print Spooler服务。
    在这里插入图片描述
    最终的解决方案,其实很简单:将打印机共享名修改的简短一点,中间没有空格。
    在这里插入图片描述
    重新连接,居然成功!

    参考链接 :
    共享打印机突然不能连接,报错0X00000709

    https://mp.weixin.qq.com/s/e-FYMmU31sH6xeRap2P4fw

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  • 如何理解卷积神经网络中的权值共享

    万次阅读 多人点赞 2017-06-23 19:53:08
    权值共享这个词最开始其实是由LeNet5模型提出来,在1998年,LeCun发布了LeNet网络架构,就是下面这个: 虽然现在大多数的说法是2012年的AlexNet网络是深度学习的开端,但是CNN的开端最早其实可以追溯到LeNet5模型...

    权值共享这个词最开始其实是由LeNet5模型提出来,在1998年,LeCun发布了LeNet网络架构,就是下面这个:
    这里写图片描述
    虽然现在大多数的说法是2012年的AlexNet网络是深度学习的开端,但是CNN的开端最早其实可以追溯到LeNet5模型,它的几个特性在2010年初的卷积神经网络研究中被广泛的使用——其中一个就是权值共享

    其实权值共享这个词说全了就是整张图片在使用同一个卷积核内的参数,比如一个331的卷积核,这个卷积核内9个的参数被整张图共享,而不会因为图像内位置的不同而改变卷积核内的权系数。说的再直白一些,就是用一个卷积核不改变其内权系数的情况下卷积处理整张图片(当然CNN中每一层不会只有一个卷积核的,这样说只是为了方便解释而已)。

    是的,就是这样,很简单的一个操作而已,这样来说的话,其实图像处理中的类似边缘检测,滤波操作等等都是在做全局共享,那么为什么当时要把这个思路拿出来说明一下,然后又给它起了一个名字呢?
    (以下部分是个人理解,如果有不对的地方,还望指正!!)
    我们大部分人都是在后知后觉中发现这个问题很简单,但是只有大神才能做先驱者!LeNet首次把卷积的思想加入到神经网络模型中,这是一项开创性的工作,而在此之前,神经网络输入的都是提取到的特征而已,就比如想要做一个房价预测,我们选取了房屋面积,卧室个数等等数据作为特征。而将卷积核引入到了神经网络去处理图片后,自然而然就会出现一个问题,神经网络的输入是什么?如果还是一个个像素点上的像素值的话,那就意味着每一个像素值都会对应一个权系数,这样就带来了两个问题:
    1.每一层都会有大量的参数
    2.将像素值作为输入特征本质上和传统的神经网络没有区别,并没有利用到图像空间上的局部相关性。

    而权值共享的卷积操作有效解决了这个问题,无论图像的尺寸是多大,都可以选择固定尺寸的卷积核,LeNet中最大的卷积核只有551,而在AlexNet中最大的卷积核也不过是11113。而卷积操作保证了每一个像素都有一个权系数,只是这些系数是被整个图片共享的,着大大减少了卷积核中的参数量。此外卷积操作利用了图片空间上的局部相关性,这也就是CNN与传统神经网络或机器学习的一个最大的不同点,特征的自动提取。
    这也就是为什么卷积层往往会有多个卷积核(甚至几十个,上百个),因为权值共享后意味着每一个卷积核只能提取到一种特征,为了增加CNN的表达能力,当然需要多个核,不幸的是,它是一个Hyper-Parameter。

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    各位小伙伴,在oracle官网下载JDK需要oracle账号,本人提供账号共享,方便大家下载,希望大家不要改密码,方便更多的人。 账号:908344069@qq.com 密码:Java2019 学习技术的小伙伴可以关注我的学习小项目一起...
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    万次阅读 多人点赞 2018-12-27 11:44:33
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