1.win10配置node环境变量？
2.win10 cmake源码编译安装opencv（c++,码下qt）（解决ffmpeg下载失败导致opencv无法处理视频）
3.win10自动更新关不掉
4.win10系统，之前中了木马，码下重置后问题解决，码下但是码下codeblocks打开要等20～30
5.win10官方现在不让用计算器了，让在WINstore花钱买，码下有什么替代方案吗？
6.win10 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.0 + tensorflow源码编译安装
win10配置node环境变量？
nodejs安装及环境配置
想要使用Node.js，码下CF查询api源码必须先配置开发环境。码下进入Node.js官网下载指定平台安装包（nodejs.org），码下Windows系统下载安装红框的码下安装包，macOS下载安装蓝框的码下安装包，看清楚自己电脑是码下位还是位。一直下一步直到完成就好。码下
第一步：下载安装文件下载nodejs第二步：安装nodejs下载完成之后，码下双击node-v0.-x8msi，码下开始安装nodejs，码下自定义安装在D：\dev\nodejs下面。
为用户变量添加名为NODE_PATH的环境变量，点击新建按钮，依次输入环境变量名：NODE_PATH和输入值即nodejs的本地安装目录，配置完之后点击确定。重新打开dos界面，输入：node-v验证nodeJs环境变量是否配置成功。
因为这个版本更稳定。选择长期支持版本（点击上面的按钮），下载Mac系统的安装包。安装Node.js的股票尾盘选股源码公式环境双击Node.js的安装文件，进入Node.js的安装界面。
下载node.zip安装包地址/download/2把安装解压出来。我解压在C：/node文件夹。什么地址都可以，只要你记住，下面要用。
Files\nodejs\node_modules\npm\test进入目录然后nodetest.js键入nodetest.js然后浏览器打开/download/2把安装解压出来。我解压在C：/node文件夹。什么地址都可以，只要你记住，下面要用。
node.js是有windows实现版本的，请到它的官网node.org下载。有两种exe和msi都可以使用。下载后安装和正常软件安装一样。
这里不想谈太多的nodejs的相关信息。只说一下，windows系统下简单nodejs环境配置。
和npmconfigsetcacheD：\ProgramFiles\nodejs\node_cache下面这一步非常关键，我们需要设置系统变量。进入我的电脑→属性→高级→环境变量。
怎么配置node.js环境变量
进入环境变量对话框，在系统变量下新建NODE_PATH，输入”C：\ProgramFiles\nodejs\node_global\node_modules“。（ps：这一步相当关键。php软件销售网站源码
首先下载源码：Node.js安装包及源码下载地址为：/download/2把安装解压出来。我解压在C：/node文件夹。什么地址都可以，只要你记住，下面要用。
node.js是有windows实现版本的，请到它的官网node.org下载。有两种exe和msi都可以使用。下载后安装和正常软件安装一样。
win cmake源码编译安装opencv（c++,qt）（解决ffmpeg下载失败导致opencv无法处理视频）
要使用Qt与Windows上的OpenCV，当默认的msvc版本不满足需求时，需要通过源码编译安装，并配合cmake工具。以下是详细的步骤：
首先，下载OpenCV sources版本，同时确保已经安装了cmake编译工具，这里推荐选择对应版本的MinGW版本。在Qt的mingw环境中，需将mingw的bin路径（例如：D:\Programs\Qt\Qt5..\Tools\mingw_\bin）添加到环境变量，验证配置成功可通过在cmd中输入gcc -v。
解压OpenCV到指定位置，创建一个build文件夹。使用cmake-gui，设置源码路径和build文件夹，配置为MinGW Makefiles。管理交换机平台源码初次配置可能遇到问题，如ffmpeg下载失败，这时需要重命名ffmpeg.cmake为ffmpeg.txt，修改其中的下载地址为
WUStatusServer=
[HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\WindowsUpdate]
SusClientId=-
另存为“关闭自动更新.reg”文件，然后双击运行这个文件，点击“是”导入注册表就OK啦。
方法三：因噎废食的不可逆操作
还有一种更绝的办法，就是借助第三方软件，不过这个软件有点强势，是不可逆操作，用了就回不去了。所以大家还是谨慎使用。它可以关闭win 的大部分你不想要的功能，比如自动防护、小娜、自动更新、应用商店等。
说了半天，这个软件叫啥呢？
DWS
这是GitHub上面的一个开源项目，是由若干程序员经过若干次升级改造出来的一个小工具。关于它的源码以及下载地址在这里：
/Nummer/Destroy-Windows--Spying/releases
这是它的自述文件：
怎么用就不用我逼逼了吧。都已经汉化了，应该认字就没问题
神马安全中心啦，Xbox啦……没用又卸不掉的win小玩意，都可以用这个大杀器弄死。苏州拼团分销软件源码
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官方现在不让用计算器了，让在WINstore花钱买，有什么替代方案吗？
当然，这里有几种替代方案，让您可以在不需要购买Windows 商店应用的情况下，依然能够使用功能强大的计算器：
1. **Windows 内置计算器的开源版本**：Windows 内置的计算器已经被开源，这意味着开发者可以将它移植到不同的平台。您可以在 GitHub 上找到这个项目的源代码，并使用这款既简洁又强大的计算器。
2. **Web 版计算器**：Uno 平台的开发者提供了一个计算器的网页版。这个网页版包含了计算和单位转换等功能，使得即使是在 Mac 平台上，您也能享受到 Windows 计算器的便利。
3. **移动设备上的计算器应用**：如果您使用的是智能手机，那么您不必再忍受手机上简单的计算器了。无论是 iOS 还是 Android 用户，都可以找到能够提供与桌面计算器相媲美的强大功能的应用。
4. **第三方科学计算器软件**：如果您需要更多功能或者自定义选项，您可以考虑使用第三方科学计算器软件。例如：
- PCalc：这是一个专业级的应用，具有高度的自定义性，允许您根据需求添加功能键。
- RedCrab Calculator：它支持代数公式和图表显示，还可以插入图像和文本。
- Free：这是一个免费且功能强大的计算器，采用拟物化设计，与实体计算器相似。
- Calcbot 2：带有音效和动画效果，提供历史记录和单位转换功能。
- Numi：这是 macOS 上的计算器应用，支持自然语言理解。
- Soulver：这是 iOS 上的应用，能够理解自然语言输入，支持函数和变量计算。
- MathX：几乎包含了所有可能用到的计算工具，适合专业领域。
- MyScript Calculator 2：支持精确的手写输入和拍照识别。
- PhotoMath：提供清晰拍照识别功能，适合学生使用。
希望这些建议能够满足您的计算需求！
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'。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。
