如果是家庭版的话，家庭版没有本地组策略编辑器，这个脚本并没有用，需要先升级到专业版。 1、下载脚本文件并解压缩。 2、以管理员模式打开命令行Powershell——输入set-ExecutionPolicy RemoteSigned并回车——输入Y并回车 3、复制刚刚解压缩的脚本路径，在管理员模式的命令行中输入，切换到目录下，输入 .\DG_Readiness_Tool_v3.6.ps1 -Disable 4.（注意前面有个点）并回车——等待运行完成后重启电脑——-有提示的时候，按F3两次，关闭Credential Guard和Device Guard。

标题中的“PC2007去‘深蓝’补丁”指的是针对某个版本的PC2007软件的修改或优化工具，目的是移除其中的“深蓝”特性或者功能。在计算机领域，“深蓝”可能是一个特定的主题色、界面风格，或者是软件中的一个模块或服务。去“深蓝”补丁可能是为了简化用户界面，提高运行效率，或者是因为某些用户不喜欢或不需要“深蓝”特性而提供的解决方案。 描述中提到的“解决“×±”不显示问题”，这通常是指在使用PC2007软件时，字符“×”（乘号）和“±”（加减号）无法正常显示的问题。这可能是由于字体缺失、编码不兼容或者软件内部渲染问题导致的。这个补丁的作用就是修复这个显示异常，确保这些特殊字符能在软件中正确地被用户看到。 标签“PC2007补丁”明确了这是针对PC2007软件的修补程序，补丁通常由软件开发者或第三方提供，用于修复软件中的错误、漏洞，或者改善性能和用户体验。 根据压缩包内的文件名“补丁”，我们可以推断这个文件是补丁程序本身，用户需要下载并按照指示安装到他们的PC2007软件上，以实现去“深蓝”和修复字符显示问题的功能。 安装补丁的步骤通常包括以下几点： 1. **下载补丁**：用户需要先从可靠的来源下载这个名为“补丁”的文件。 2. **确认兼容性**：确保该补丁适用于用户正在使用的PC2007的具体版本。 3. **备份数据**：在进行任何系统修改前，建议用户备份重要数据以防万一。 4. **关闭软件**：在安装补丁之前，需要关闭正在运行的PC2007软件，以避免冲突或数据丢失。 5. **运行补丁**：找到下载的补丁文件，双击运行，按照提示进行操作。 6. **应用补丁**：补丁会自动检测并修改软件的相应部分，执行必要的更新。 7. **重启软件**：安装完成后，用户需要重新启动PC2007软件以使补丁生效。 8. **验证效果**：启动软件后，检查“深蓝”功能是否已去除，以及“×±”字符是否能正常显示。 需要注意的是，使用未经认证的第三方补丁可能会带来安全风险，因此建议用户只从官方渠道或者信誉良好的第三方平台获取和安装补丁。同时，补丁的更新也需要定期进行，以保持软件的最佳状态和安全性。

摘要： 本论文主要探讨了机场出租车管理的问题，旨在通过数学建模的方法提出解决方案。作业由三位学生完成，属于信息与计算科学专业的课程作业，由教师戴红兵指导。论文涉及三个具体问题，分别是出租车司机的接客决策、机场出租车调度优化以及乘客等待时间的减少。在模型构建过程中，运用了决策树模型，并结合MATLAB软件进行求解。 一、问题重述： 问题一关注的是出租车司机如何根据当前情况决定是否接受乘客。问题二涉及机场出租车调度的优化策略，以提高出租车利用率和乘客服务效率。问题三旨在降低乘客在机场的等待时间，提高乘客满意度。 二、问题分析： 2.1 问题一的分析： 出租车司机接客决策是一个复杂的过程，需考虑当前载客量、目的地、行驶时间等因素。通过构建决策树模型，可以将这些因素量化，帮助司机做出最优选择。 2.2 问题二的分析： 机场出租车调度优化可能包括合理分配出租车到不同的接送区、预测需求波动以及调整出租车进入机场的频率。数学模型可以模拟这些变量，以最小化空驶率和乘客等待时间。 2.3 问题三的分析： 降低乘客等待时间可能需要改进出租车调度系统，例如引入预约系统、实时更新出租车位置信息等。这需要深入研究乘客流量模式并制定相应策略。 三、符号说明： 论文中可能涉及到的符号包括但不限于：N（出租车总数）、D（乘客需求量）、T（出租车平均服务时间）、W（乘客平均等待时间）、P（乘客满意度评分）、R（司机收益）、Q（出租车利用率）等。 四、模型的建立与求解： 4.1 问题一模型的建立与求解： 模型基于决策树理论，通过四个层次分析：判断结果层（Z），收益值决策层，收益影响层，时间影响层。利用MATLAB进行模拟计算，以确定最佳接客策略。 4.1.1.1 出租车司机接客决策树模型第一层判断结果层（Z）：此层确定了决策树的最终结果，即司机是否接受乘客。 4.1.1.2 出租车司机接客决策树模型第二层收益值决策层：计算不同决策的预期收益，如乘客支付的费用、油费和时间成本。 4.1.1.3 出租车司机接客决策树模型第三层收益影响层：进一步细化收益影响因素，如距离、乘客数量等。 4.1.1.4 出租车司机接客决策树模型第四层时间影响层：考虑时间成本，如拥堵、返回机场的时间等。 4.1.2 问题一模型的求解：通过MATLAB编程实现决策树模型，进行模拟计算，得出最优策略。 4.2 问题二的建立与求解： 对于问题二，可能需要构建线性规划模型或动态调度模型，通过调整参数来优化出租车调度，实现车辆和乘客的最佳匹配。 4.2.1 问题二模型的建立与求解：同样利用MATLAB，结合实际数据，解决出租车调度的优化问题。 综上，该数学建模作业通过对机场出租车问题的深入分析和模型构建，为解决实际运营中的问题提供了理论支持和求解方法。借助MATLAB等工具，可以实现模型的数值求解，为实际操作提供参考。

在使用PyCharm进行Python项目开发时，遇到调试报错是一种常见的问题，这可能是由多种因素导致的。本文将深入探讨这些原因，并提供相应的解决方案。 一个常见的报错原因可能是包名或文件名与Python的内置模块名称冲突。Python有一些预定义的内置模块，如`thread`，如果你的包或文件名与此相同，可能会导致调试时的混乱。为避免这种情况，应确保所有的包名和文件名都不与Python内置模块重名。如果已经出现冲突，需要修改包名或文件名以消除错误。 PyQt兼容问题也可能导致调试报错。PyCharm可能与某些特定版本的PyQt不兼容，导致调试时出现问题。解决这个问题的方法是检查PyCharm的设置，尝试将PyQt的选项更改为适合的版本，或者更新PyQt到最新稳定版本。 缓存问题也是导致PyCharm调试报错的一个常见原因。PyCharm可能会存储项目的临时文件和元数据，这些数据有时可能会变得过时或损坏。如果遇到这种情况，可以通过“File”菜单中的“Invalidate Caches / Restart…”选项来清除缓存并重启PyCharm，这通常能解决因缓存导致的问题。 在调试过程中，如果没有设置断点，PyCharm可能无法正确地启动调试模式。确保在想要检查的代码行上设置断点是调试的关键步骤。如果没有断点，程序将会按照正常的运行流程执行，不会进入调试模式。 运行配置问题也会影响调试。如果PyCharm的运行配置设置不正确，比如配置的Python解释器路径错误，那么在调试时也会出错。可以通过“Edit Configurations”来检查和修正运行配置，确保指向正确的项目文件和Python解释器路径。 了解了这些常见问题及其解决方法之后，让我们来看看PyCharm的调试功能和快捷键。PyCharm提供了强大的调试工具，包括设置断点、单步执行、进入函数、跳出函数以及恢复程序等操作。 - `Step Over`(F8)：在单步执行时不进入子函数，而是直接执行完子函数。 - `Step Into`(F7)：遇到子函数时会进入子函数内部进行单步执行。 - `Step Into My Code`(Alt+Shift+F7)：类似`Step Into`，但只进入用户自定义的代码，不进入库代码。 - `Step Out`(Shift+F8)：从当前函数跳出，回到调用该函数的位置。 - `Resume Program`(F9)：恢复程序运行，直到下一个断点。 通过熟练掌握这些调试快捷键，可以极大地提高开发效率，更好地理解和修复代码中的问题。 解决PyCharm调试报错的问题需要对可能出现的问题有清晰的认识，并熟悉PyCharm的调试工具。通过调整配置、清理缓存、正确设置断点以及理解并运用调试快捷键，大多数调试问题都能迎刃而解。在遇到具体问题时，也可以查阅PyCharm的帮助文档或者在线社区寻求更多帮助。

### Linux救援模式下的挂载点问题处理 #### 一、背景与问题介绍 在Linux系统中，如果遇到因挂载点设置错误导致无法正常启动的情况，通常需要采取紧急措施来解决问题。这种情况下，最常见的原因是`/etc/fstab`文件中的挂载点配置出现问题。`/etc/fstab`文件是Linux系统中用来指定文件系统如何被挂载的重要配置文件。当文件系统挂载点错误时，会导致系统在启动过程中无法正确识别文件系统结构，进而引发启动失败。 #### 二、故障现象及原因分析 1. **故障现象**：在Red Hat 6等Linux发行版中，如果默认文件系统的挂载点配置有误，会导致系统在重启时因无法正确读取和验证挂载点而无法正常启动。 2. **原因分析**：此问题的核心在于`/etc/fstab`文件中的挂载点设置与实际使用的挂载点不匹配。例如，如果文件系统原本应该挂载在`/`目录下，但`/etc/fstab`文件中却将其设置为挂载在其他路径（如`/mnt`），则系统在启动时会尝试检查和挂载这些路径，发现不匹配就会导致启动失败。 #### 三、解决步骤 1. **重启进入救援模式**： - 如果是物理服务器，使用系统安装盘或可引导USB重启，并进入救援模式。如果是虚拟机，则可以通过修改BIOS设置，使用ISO镜像引导进入救援模式。 - 在启动界面按F5键，选择`linux rescue`选项，进入救援模式。 2. **语言、鼠标和键盘设置**：根据系统提示进行相应的设置，类似于安装过程中的设置。 3. **选择引导驱动器**：选择本地CD/DVD作为引导驱动器。对于带有系统的硬盘，可以选择硬盘作为引导驱动器。 4. **网络配置**：通常在救援模式下不需要网络支持，因此可以选`NO`。 5. **确认操作环境**：选择继续进行下一步操作。 6. **选择引导环境**：选择`chroot /mnt/sysimage`，这会将磁盘文件挂载到`/mnt/sysimage`目录下，允许用户在此目录下对系统进行修改。 7. **编辑`/etc/fstab`文件**： - 使用`vi`编辑器打开`/mnt/sysimage/etc/fstab`文件，找到有问题的挂载点配置项，并进行修正或注释掉。 - 完成编辑后保存退出，并重启系统。 #### 四、Linux系统挂载方式总结 1. **直接挂载**： - 创建挂载点，例如`# mkdir /data` - 对分区进行格式化，例如`# mkfs -t ext4 /dev/sda5` - 添加挂载配置到`/etc/fstab`文件，例如`/dev/sda5 /data ext4 defaults 1 2` 2. **卷标方式挂载**： - 创建挂载点，例如`# mkdir /data` - 为分区创建卷标，例如`# e2label /dev/sda2 data` - 通过卷标进行挂载，例如`# mount LABEL=data /data` - 将挂载配置写入`/etc/fstab`文件，例如`LABEL=data /data ext3 defaults 1 2` 3. **UUID方式挂载**： - 格式化分区，例如`# mkfs -t ext4 /dev/sda5` - 查看分区UUID，例如`# blkid /dev/sda5` - 将挂载配置写入`/etc/fstab`文件，例如`UUID=12345678-1234-1234-1234-1234567890ab /data ext4 defaults 1 2` #### 五、结论与建议 - 遇到因挂载点配置错误导致的启动问题时，应首先尝试进入救援模式进行修复。 - 在编辑`/etc/fstab`文件时要格外小心，避免造成更严重的问题。 - 使用卷标或UUID进行挂载可以提高系统的健壮性和可维护性，减少因分区顺序变动引起的挂载失败问题。 - 定期备份`/etc/fstab`文件和其他关键系统配置文件，以便在出现问题时快速恢复。

在这个CUG智能优化课设中，学生通过Python编程语言实现了著名的多目标优化算法NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法第二代），以此来解决CEC-2021（国际计算智能挑战赛）中的复杂优化问题。NSGA-Ⅱ是一种在遗传算法基础上发展起来的高效优化工具，尤其适用于解决多目标优化问题，这些问题通常涉及到多个相互冲突的目标函数，需要找到一组最优解，而非单一的全局最优解。 **NSGA-Ⅱ算法详解** NSGA-Ⅱ的核心思想是基于非支配排序和拥挤距离的概念来寻找帕累托前沿，这是多目标优化问题中的理想解集。算法通过随机生成初始种群，然后进行以下步骤： 1. **选择操作**：NSGA-Ⅱ采用“锦标赛选择”策略，通过比较个体间的适应度值来决定保留哪些个体。适应度值是根据个体在所有目标函数上的表现计算得出的。 2. **交叉操作**：通过“均匀交叉”或“部分匹配交叉”等策略，将两个父代个体的部分基因片段交换，生成新的子代。 3. **变异操作**：应用“位翻转变异”或“区间变异”等方法，对个体的某些基因进行随机改变，增加种群多样性。 4. **非支配排序**：对所有个体进行两两比较，根据是否被其他个体支配，分为不同层级的 fronts。第一层front的个体是最优的，后面的front依次次优。 5. **拥挤距离计算**：在相同层级的front中，为了保持种群多样性，引入拥挤距离指标，衡量个体在目标空间中的分布情况。 6. **精英保留策略**：确保最优解能够传递到下一代，避免优良解的丢失。 7. **新一代种群构建**：结合非支配排序结果和拥挤距离，采用快速解拥挤策略选择最优子代进入下一代种群。 8. **迭代与终止条件**：重复上述步骤，直到达到预设的迭代次数或满足其他停止条件。 **CEC-2021竞赛介绍** CEC（Competition on Evolutionary Computation）是由国际计算智能学会（IEEE Computational Intelligence Society）组织的年度挑战赛，旨在推动计算智能领域的研究和应用。CEC-2021可能包含多个复杂优化问题，如多目标优化、单目标优化、动态优化等，这些问题通常具有高维度、非线性、多模态和不连续的特性。参赛者需要设计和实现优化算法，对这些问题进行求解，评估算法的性能和效率。 通过这个课设，学生不仅能够深入理解NSGA-Ⅱ算法的原理和实现细节，还能通过实际问题的解决，提高解决复杂优化问题的能力。同时，这也为他们提供了参与高水平竞赛的机会，进一步提升其在计算智能领域的研究水平。

QRP文件是由QuickReport报表生成器创建的一种特殊格式，用于存储设计和数据的报表模板。在IT领域，QuickReport是一款广泛使用的报表设计工具，尤其在Delphi和C++Builder等开发环境中，它允许用户创建复杂的数据报表并进行自定义布局。 标题提到的“QRP文件阅读器”是一个专门用来查看和打印QRP文件的应用程序。这种阅读器能够帮助用户快速、便捷地访问和浏览这些通常由报表生成软件产生的文件内容。在没有原始生成软件的情况下，这样的阅读器成为了解决无法打开或打印QRP文件问题的关键工具。 描述中提到的“打印QRP文件”功能，意味着该阅读器不仅支持查看文件，还具备将报表内容输出到打印机的功能。这对于需要物理副本或需要将报表内容呈现给不使用相同软件的人员的用户来说，是十分重要的。特别是那些保存有历史数据或需要进行分析的QRP文件，通过这个阅读器，用户可以轻松完成打印任务，而无需重新生成报表。 QRP文件的打印可能涉及到一些高级功能，如页眉和页脚设置、页面布局调整、列宽调整、数据过滤以及分组和排序。一个好的QRP文件阅读器应该提供这些功能，以确保打印出的报表与原设计尽可能一致。 标签中的“软件/插件”暗示了QRP文件阅读器可能是一个独立的应用程序或者需要安装在某个主程序中的组件。如果是作为插件，它可能会集成到常见的办公软件或数据库应用中，增强这些软件处理QRP文件的能力。 在提供的压缩包中，“QRP文件打印器.exe”很可能是这个阅读器的可执行文件，用户只需双击运行即可开始使用。安装和使用此类软件时，用户需要注意兼容性问题，确保其与操作系统版本匹配，并且在打印前进行预览，以确认报表格式正确无误。 QRP文件阅读器是解决如何打开和打印QuickReport生成的QRP文件的有效解决方案，为那些不熟悉或没有QuickReport软件的用户提供了一种方便的途径来访问和利用这些报表文件。在日常工作中，这样的工具能够提高工作效率，简化报表处理流程，特别是在数据共享和报告分发的场景下。

【送货路线优化设计】在物流行业中，如何设计最优化的送货路线是一个重要的问题，涉及到时间和成本的高效利用。本文以2010年西北工业大学陕西省部分高校数学建模B题为例，探讨了如何解决这个问题。文章针对【送货路线-数学建模-一等奖】的背景，提出了一种基于数学建模的方法，特别是针对旅行商问题（TSP问题）的应用。 【旅行商问题（TSP问题）】TSP问题是一个经典的组合优化问题，它要求找出访问多个城市并返回起点的最短路径，每个城市只访问一次。在这个案例中，TSP问题被用于规划送货员的路线，以最小化送货时间。文章中提到了两种主要的求解策略： 1. **Floyd算法**：首先计算出所有顶点之间的最短路径矩阵，然后选取1~30号货物的目的地顶点间的最短路径，通过二边逐次修正法求解Hamilton圈，即找到一条访问所有城市的最短回路。 2. **蚁群算法**：这是一种启发式搜索算法，能够找到TSP问题的近似最优解。通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中留下的信息素，蚁群算法可以探索多种可能的路线，并逐渐优化找到较优解。 【时间约束的TSP问题】在第二问中，考虑了时间限制，送货员必须在特定时间内完成配送任务。为此，采用了改进的遗传算法。遗传算法是一种全局优化方法，通过模拟生物进化过程来寻找问题的解。在此，根据路线规划的特点，构建了适用于带时间约束的送货路线规划模型。 【分割求解法与蚁群算法的合成算法】对于第三问，当不再考虑所有货物的送达时间限制时，使用了分割求解法和蚁群算法的合成算法。这种方法是将全图分割成多个子图，对每个子图分别求解最优路径，最后组合成全图的最优解。 文章通过实际的案例和算法的实施，验证了所提出的模型和算法的有效性和可行性。送货问题的数学建模不仅考虑了路径最短，还兼顾了载重限制、体积限制以及货物交接时间，这为现实世界的物流规划提供了理论支持和计算工具。 关键词：送货问题；优化路线；TSP模型；蚁群算法；遗传算法 在实际应用中，这种建模方法可以广泛应用于物流配送、城市交通规划等领域，帮助决策者制定更有效的运输策略，降低运营成本，提高服务效率。同时，随着技术的发展，这些算法也可以结合大数据和机器学习技术进一步优化，实现更加智能的路线规划。

最近做项目，功能是在用户上传图片成功后显示该图片，在本地测试（WAMP环境）下正常显示，但是部署到服务器上（LNMP）下无法显示。 因为LNMP环境下域名直接指向Laravel框架下的public目录，public为Laravel框架唯一对外公开的文件夹，而我的图片保存在storage/images，无法直接访问。查了官网文档发现可以在Linux下建立文件软链接，但试了以后没成功（可能是我打开的方式不对）。而且这样做在WAMP下又不能显示图片了 最后，还是决定将图片保存在public/images，一方面图片资源本来就不是什么隐私文件，本来就是要对外开放的，另一方面，WAMP和LNMP环境下都

# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:... #  EXCEPTION_ILLEGAL_INSTRUCTION (0xc000001d) at pc=0x00007ffd8b593879, pid=14824, tid=21124... # Problematic frame: # C  [librocksdbjni16453428871776924811.dll+0x573879]... # No core dump will be written. Minidumps are not enabled by default on client versions of Windows # # An error report file with more information is saved as: # D:\***\***\***\hs_err_pid14824.log...