1.如何查看并打开win10系统电脑中安装的统搭hyper-v
2.win10系统，之前中了木马，建源重置后问题解决，源码但是统搭codeblocks打开要等20～30
3.win10下星际争霸II和Pymarl环境配置
4.win10 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.0 + tensorflow源码编译安装
5.分分钟教你如何在win10中运行第一个C语言程序!
6.Win10_安装sourcetree，跳过注册（高版本跳过注册提交代码会崩溃，建源建议下载2.几的源码虚拟狗源码版本）
如何查看并打开win10系统电脑中安装的hyper-v
要查看和打开Win系统电脑中安装的Hyper-V帮助生成相关文章，您可以按照以下步骤进行操作：
1. 打开帮助和支持中心：按下Win S键，统搭输入"帮助和支持中心"并打开该应用。建源
2. 在帮助和支持中心搜索框中，源码输入"Hyper-V"并按下Enter键。统搭
3. 在搜索结果中，建源选择与您感兴趣的源码Hyper-V相关主题相关的文章。
4. 在文章页面上，统搭使用鼠标右键单击并选择“查看源代码”或“检查元素”选项（可能因浏览器而异）。建源
5. 在源代码或元素检查工具中，源码您将看到HTML代码，其中包含文章的内容。
请注意，此方法适用于使用浏览器访问在线帮助和支持中心的情况。如果您希望获取本地安装的Hyper-V帮助生成的HTML代码，则可以在Windows系统中找到相关的帮助文件，并使用文本编辑器（例如记事本）打开查看。默认情况下，同城分销平台源码怎么用帮助文件通常位于以下路径中的一个：
- C:\Windows\Help
- C:\Windows\helppane.exe
- C:\Windows\WinHlp.exe
帮助文件的格式可能是CHM（Compiled HTML Help）或HXS（Help 2.x）等。您可以打开这些文件并查看其中的HTML代码。
win系统，之前中了木马，重置后问题解决，但是codeblocks打开要等～
方法/步骤首先我们登陆codeblocks官网，home，上官网才是专业人士的做法^-^，点download进入下载页面一般我们只是使用，不会对它的源代码做修改，因此选择release版本之后可以看到针对各种操作系统的版本，一般大家用的是Windows版本，这里注意要选择后两个版本，第一个版本是不带编译器的，盲目选择第一个版本产生的后果后面再讲。下载后直接双击安装就好了，注意安装界面中出现编译器选项，说明这个版本是自带编译器的如果下载的是前面一步中的第一种，就是这样的安装界面，注意到它是不带编译器的，因此安装好后可能无法编译（除非你电脑上本来有编译器可以供CodeBlock使用）下一步安装目录我没有选默认，而是上海微商城平台源码下载自己改了目录，这样可能导致安装完后仍无法编译，但修改一下设置就可以解决了安装完后首先到安装目录下看有没有装上编译器，如果没有这个文件夹你可能是安装的不带编译器的版本。。。有上一步的这个文件夹但是仍然无法编译代码的话，是由于我们前面安装时更改了安装目录，而程序去默认的目录下（C盘）去找这个文件夹没找到就导致无法编译。解决方法很简单，打开软件，选择setting->Compiler在编译器设置页面手动浏览找到MinGW文件夹，或选择autodetect，就可以完成编译器的设置，可以顺便将GNUGCC设为默认编译器编译成功的效果如下，如果不能编译则log栏为空，还会弹出提示栏。
win下星际争霸II和Pymarl环境配置
在Windows 环境下配置星际争霸II和Pymarl的具体步骤如下：
要开始配置星际争霸II和Pymarl，首先需要解决可能遇到的其他运行错误。遇到问题时，你可以参考一些详细的运行结果截图以获取解决思路。这些截图通常会提供有用的线索，帮助你定位问题所在。安卓源码搜不到参数你可以在这里找到相关的截图链接：[运行结果截图链接] 源代码的获取和学习也非常重要。你可以从GitHub仓库获取StarCraft项目代码：[源代码链接]。此外，对于SMAC（Sequential Model-based Algorithm Configuration）和Pymarl（Python Multi-Agent Reinforcement Learning）的进一步理解和安装，以下链接会有所帮助：单独在Ubuntu上安装SMAC：[Ubuntu SMAC安装链接]
安装非whiRL版本的Pymarl算法库：[Pymarl算法库安装链接]
访问SMAC的官方文档：[SMAC官方地址]
了解Pymarl的官方资源：[Pymarl官方地址]
对于Windows+Ubuntu环境下安装的特别指南：[Windows+Ubuntu安装指南]
一旦安装和配置完成，运行项目相对简单。可以参考['简单运行project的方法']文档，它会指导你如何启动并测试你的环境设置。遵循这些步骤，你将能够顺利在Windows 上配置星际争霸II和Pymarl环境。win + CUDA 9.0 + cuDNN 7.0 + tensorflow源码编译安装
在配置个人深度学习主机后，安装必备软件环境成为首要任务。使用Anaconda5.0.0 python3.6版本管理Win python环境，新建基于python3.5的tensorflow-gpu-py conda环境。直接使用conda安装tensorflow，会默认安装tensorflow-gpu 1.1.0并主动安装cudatoolkit8.0 + cudnn6.0。若需配置CUDA环境，需自行下载并安装cuda9.0 + cudnn7.0，配置环境变量。pip安装tensorflow，会默认安装最新版本tensorflow-gpu 1.3.0。配置不当导致import tensorflow时报错：'ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'。云任务程序源码是什么尝试源码编译tensorflow解决此问题。
查阅tensorflow官网文档，了解cmake window build tensorflow方法。文档中提到，tensorflow源代码目录下有详细网页介绍Windows环境编译方法，包含重要信息。发现安装tensorflow-gpu版本、配置CUDA8.0 + cuDNN6.0/cuDNN5.1或CUDA9.0 + cuDNN7.0时，import tensorflow时报错。查阅错误信息，网上解答提及需要配置正确的CUDA和cuDNN版本。然而，尝试安装和配置后依然报错。安装tensorflow cpu版本无问题，确认CUDA环境配置错误。
决定源码编译tensorflow-gpu以解决问题。查阅文档，执行编译操作。在window环境下编译tensorflow源码，需要准备的软件包括Git、tensorflow源码、anaconda、swig、CMake、CUDA、cuDNN、Visual Studio 。在百度网盘下载相关软件。
配置过程中，修改CMakeLists.txt以适应CUDA 9.0 + cuDNN 7.0。在cmake目录下新建build文件夹，执行命令配置tensorflow。配置后进行编译，遇到问题如：cudnnSetRNNDescriptor参数不匹配、网络访问问题、编码问题、protobuf库下载问题、zlib.h文件不存在、下载链接失败、无法解决的错误等。
为解决这些问题，采取相应措施，如修改cuda_dnn.cc文件、网络代理设置、文件编码转换、忽略警告信息、多次尝试下载、修改cmake配置文件等。遇到无法解决的问题，如CUDA编译器问题、特定源代码文件问题，提交至github tensorflow进行讨论。
完成源码编译后，安装tensorflow-gpu并进行验证。在下一步中继续讨论验证过程和可能遇到的后续问题。整个编译过程耗时、复杂，需要耐心和细心，希望未来能有官方解决方案以简化编译过程。
分分钟教你如何在win中运行第一个C语言程序!
在Windows 中运行第一个C语言程序，首先了解什么是编译器。它就像翻译工具，将我们的源代码转化为计算机能理解的二进制指令。GCC，特别是GNU Compiler Collection，是C语言的编译器，它的历史与GNU计划紧密相关，旨在提供自由、开源的软件环境。
要使用GCC，首先需要在Windows上安装GCC的移植版本，如MinGW，它允许在Windows上使用GCC编译C语言。安装MinGW的过程包括下载、配置和环境变量设置。确保环境变量中包含MinGW的bin目录，以便通过命令行直接执行编译。
对于初学者，IDE如Visual Studio或CLion提供更为直观的体验，它们集成了GCC编译器，可以避免直接使用命令行。在CLion中，你可以新建C语言项目，配置MinGW，并通过IDE内的编译按钮轻松编译代码。对于VS Code，需要安装相关插件来支持C语言。
Visual Studio 同样支持C语言，只需安装时选择C++桌面开发选项。创建项目后，你可以在IDE中编写和运行C代码，享受更丰富的开发工具。
无论你选择哪种方式，记住配置好环境后，输入经典的"Hello, World!"程序，验证编译和执行成功。这样，你就成功开启了在Windows 上使用C语言的旅程。
Win_安装sourcetree，跳过注册（高版本跳过注册提交代码会崩溃，建议下载2.几的版本）
在安装sourcetree时，若遇到高版本跳过注册导致提交代码崩溃的问题，推荐下载并使用2.x版本的sourcetree。首先，前往sourcetree的官方网站下载适合您操作系统的版本。
接着，关闭当前正在运行的sourcetree（如果有），然后新建一个json文件，命名为"accounts.json"。在该文件中输入以下内容，并将此json文件放置于sourcetree的目录中。在Windows系统中，可以通过地址栏输入"%LocalAppData%\Atlassian\SourceTree\”来访问此目录。
在"accounts.json"文件中输入的内容如下：
json
{
"accounts": [
{
"name": "用户名",
"password": "密码",
"url": ""
}
]
}
其中，"用户名"和"密码"需替换为您在GitHub或其他源代码托管平台的实际账户信息，"url"则需根据实际使用的源代码托管平台进行调整。
完成上述操作后，重启sourcetree。此时，系统会跳过注册流程，直接进入下一步，允许您正常使用sourcetree进行代码管理和版本控制。
