01 youtube官網網頁版打開不能用水(聯想筆記本電腦ie瀏覽器打不開怎么辦)

聯想筆記本電腦ie瀏覽器打不開怎么辦

ie瀏覽器打不開的原因

原因一：IE設置的錯誤導致瀏覽器打不開網頁，例如你使用IE代理導致的，在工具-inter買粉絲-連接中，檢查是否默認加載了無法正常使用的連接或者代理。

原因二：被木馬感染的系統文件被殺毒軟件當做木馬病毒清除，也會導致ie瀏覽器打不開怎么辦，打不開ie等問題。

原因三：可能遇到當地運營商的DNS服務器調整，此類問題一般出現在靜態分配IP的情況中，在本地連接的“DNS”設置中的IP配置已經失效，這類問題的排除方法：ping一下8.8.8.8（此地址系谷歌提供的公共DNS地址），如果能通，則說明是DNS設置的問題，如果不行；則可能是鏈路出現了問題。

原因四：由于用戶的誤操作將IE組件損壞，導致IE內核的瀏覽器打不開網頁

ie瀏覽器打不開的解決辦法：

1.ie瀏覽器組件被病毒修改導致的瀏覽器打不開網頁，使得本機不能正常訪問一些指定的網站。下載包含瀏覽器修復功能的金山衛士，安裝后，點擊“查殺木馬”使用快速掃描功能。

2.由DNS錯誤導致的IE打不開網頁，通常是由于DNS服務器自身問題，或者用戶設定的dns服務器地址有誤。使用寬帶上網的用戶，dns是自動獲取的，對于此類能上qq打不開網頁的現象，可以使用ip買粉絲nfig/flushdns命令來重新獲取；或者將dns服務器地址設置為8.8.8.8（這是Google提供的免費域名解析服務器地址）。局域網內的用戶，如果打不開網頁，且看到DNS錯誤的提示，大多是網關設置出現問題，需要網管解決。

為什么手機軟件會閃退？如何解決？

若是使用vivo手機出現第三方軟件閃退的情況，可以參考以下排查方法：

1、嘗試重啟軟件

2、將系統和軟件升級至最新版本

新版本提升兼容性和穩定性，可以嘗試升級系統，另外在應用商店或者軟件內檢測升級至最新版本。

3、檢查軟件兼容性

在應用商店搜索軟件查看是否兼容設備最新版本，或與相同安卓版本設備對比測試。如果應用商店提示不兼容，或者同類設備也出現此問題，可能是應用自身問題，建議買粉絲軟件客服尋找解決方案。

4、檢查軟件權限

5、清除軟件數據

6、卸載重裝軟件

備份好數據，在桌面上長按軟件圖標--卸載應用，然后在應用商店重新下載安裝使用。（該操作會將軟件數據刪除，且操作后不能恢復數據。）

7、清理運行內存和存儲空間

使用i管家及時清理設備存儲空間，并卸載不常用的軟件，保持存儲剩余空間在20%以上。

免費又好用的錄屏軟件（中文的）

EV錄屏

用EV錄的視頻體積小、視頻清晰度高，軟件也不大下載很快，

如何自學人工智能

學習AI的大致步驟：

（1）了解人工智能的一些背景知識；

（2）補充數學或編程知識；

（3）熟悉機器學習工具庫；

（4）系統的學習AI知識；

（5）動手去做一些AI應用；

1 了解人工智能的背景知識

人工智能里面的概念很多，比如機器學習、深度學習、神經網絡等等，使得初學者覺得人工智能很神秘，難以理解。剛開始學習的時候，知道這些名詞大致的意思就行了，不用太深究，學習過一段時間，自然也就清楚這些概念具體代表什么了。

人工智能是交叉學科，其中數學和計算機編程是學習人工智能最重要的兩個方面。這些在“知云AI專欄”之前的文章“認識人工智能”，也為大家介紹過，沒閱讀過的同學可以去看一下。

下圖為人工智能學習的一般路線：

2補充數學或編程知識

對于已經畢業的工程師來說，在系統學習AI之前，一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好，那么學習人工智能會輕松很多。

很多同學一提到數學就害怕，不過，學習人工智能，數學可以說是繞不過去的。在入門的階段并不需要太高深的數學，主要是高等數學、線性代數和概率論，也就是說，大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作，或者搞人工智能的研究，那么應該多去學習數學知識，數學好將會是工作中的一大優勢。

Python是在機器學習領域非常受歡迎，可以說是使用最多的一門編程語言，因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中，Python是比較容易學習和使用的編程語言，學好Python也會受益很多。

3 熟悉機器學習工具庫

現在人們實現人工智能，主要是基于一些機器學習的工具庫的，比如TensorFlow、PyTorch等等。

在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎，是容易使用的機器學習工具庫，有人這樣評價PyTorch“也說不出來怎么好，但是使用起來就是很舒服”。

剛開始學習人工智能的時候，可以先運行一下工具庫官網的示例，比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智能有一個感性的認識，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代碼，你會發現，其實神經網絡的程序并不復雜，但是會對神經網絡的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事，因為帶著問題去學習，會更有成效。

4 系統的學習人工智能

這里的人工智能主要指機器學習，因為目前人工智能主要是通過機器學習的方式來實現的。

機器學習知識主要有三大塊：

（1）傳統機器學習算法，比如決策樹、隨機森林、SVM等，這些稱作是傳統機器學習算法，是相對于深度學習而言的。

（2）深度學習，指的就是深度神經網絡，可以說是目前最重要最核心的人工智能知識。

（3）強化學習，源于控制論，有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用，形成深度強化學習。

在這里需要知道的是深度學習并不難學，對于一些工科的研究生，一般只需要幾周就可以上手，并可以訓練一些實際應用中的神經網絡。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情，一般需要幾個月的時間。

傳統機器學習算法的種類非常多，有些算法會有非常多的數學公式，比如SVM等。這些算法并不好學，因此可以先學習深度學習，然后再慢慢的補充這些傳統算法。

強化學習是比較有難度的，一般需要持續學習兩三個月，才能有所領悟。

5 動手去做一些AI應用

學習過幾周的深度學習之后，就可以動手嘗試去做一些AI應用了，比如圖像識別，風格遷移，文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多，也會逐漸的加深對神經網絡的理解。

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