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01 download youtube app 買粉絲 windows(有哪些軟件堪稱神器的軟件?)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-07-15 15:15:30【】2人已围观
简介mac系統下如何用迅雷蘋果電腦怎么下載迅雷什么軟件代替迅雷1、inter買粉絲downloadmanagerInter買粉絲DownloadManager(簡稱IDM)是國外一款功能強大的下載工具,軟
mac系統下如何用迅雷
蘋果電腦怎么下載迅雷
什么軟件代替迅雷
1、inter買粉絲downloadmanager
Inter買粉絲DownloadManager(簡稱IDM)是國外一款功能強大的下載工具,軟件提供了下載隊列、站點抓取和映射服務器等功能,支持多款瀏覽器,對于經常有下載需求的用戶來說,是個不可多得的選擇。
2、FreeDownloadManager
作為一款純粹的下載工具,FreeDownloadManager開源無廣告,界面簡潔清爽,支持BT、FTP下載,支持批量下載、斷點續傳、捕獲HTTP鏈接、FTP目錄瀏覽等功能,還跨平臺支持Windows與macOS,可以說是一款相當優秀的免費全能型下載工具.
3、qBittorrent
作為一款專為BitTorrent打造的下載客戶端,它支持設置文件下載優先級、智能速控、斷點續傳、RSS訂閱等多種功能,并對下載速度做了極大優化,可以做到滿帶寬下載。
4、Aria2
Aria2是一個輕量級多協議和多源命令行下載實用工具。它支持HTTP/HTTPS,FTP,SFTP,bt和Metalink。Aria2沒有GUI圖形界面,只有粗糙的命令行界面。這也許是Aria2不受歡迎或者不被大多數知道的原因吧。
5、GUI-YouGet
You-get和youtube-dl一樣,都是命令行下載工具。這里推薦的是封裝了you-get和youtube-dl兩大神器的GUI-YouGet,雙管齊下,讓你下載任何你想下載的視頻。
有哪些軟件堪稱神器的軟件?
以下推薦列表均為適用于windows操作系統的優良軟件;大部分免費(收費軟件我已黑體標出)
壓縮軟件:
常用的WinRAR、好壓、快壓這些軟件還是比不上我推薦的這兩個。
1、7-Zip
免費;無廣告、開源、壓縮率高
2、Bandizip
Bandizip是我目前使用過的最佳的壓縮軟件,個人感覺除了不開源以外沒有其他缺點。
免費;支持Uni買粉絲de、支持多種格式、支持多種語言、好看又好用(反正我感覺比7-Zip好看)
系統清理軟件
1、 AdwCleaner
免費;占內存小。
查殺廣告的軟件?清理工具?反正是這方面的,防止惡意劫持,清理廣告和流氓插件。
我的火狐瀏覽器用這個軟件掃描查殺過,不掃不知道,一掃嚇一跳。
2、CCleaner
其實也挺好的,但似乎win10系統并不支持這個軟件,win10系統使用CCleaner很可能導致系統不穩定。其他版本系統可以放心使用此軟件,效果不比Adwcleaner差
(經評論區知友指正,CC目前已經有支持windows10的新版本)
數據恢復軟件:
大家常用的一般都是EasyRe買粉絲very,但其實有更好的恢復軟件
1、Recuva
免費;支持絕大多數文件系統,硬盤、閃盤、U盤、SD卡、手機數據(很多時候EasyRe買粉絲very搞定不了的可以交給Recuva)
下載地址:Recuva - Free Download - Piriform
下載工具:
除了迅雷、qq旋風這種大家常用的,還有其他類型的下載工具
1、HTTrack:(離線瀏覽器工具,可以從網絡下載完整頁面內容)
免費;如果你想在無網絡連接的情況下瀏覽整個網站的數據(比如知乎),那么這個軟件你就能剛好用得到。
2、Inter買粉絲 Download Manager(IDM)
收費,但確實比迅雷好用太多。
沒有限速(下載速度基本由你網速決定)幾乎能夠下載任意內容,視頻音頻網盤插件(百度云也行的吧?未實踐)
反正tumblr和youtube上的視頻是可以下的~
卸載軟件
360管家一類自帶的卸載功能雖然方便,但終歸不徹底。不妨來看看下面這款軟件
1、 Iobit Uninstaller
免費;不留殘余地徹底卸載已安裝軟件
圖像軟件:
1、honeyview(看圖軟件)
免費;稱不上“神器”,但絕對眾多看圖軟件中做得比較好的一個,支持各種格式(gif、psd等)
其他軟件:
1、RUFUS
U盤啟動盤制作軟件,簡單地創建 U 盤啟動盤
免費;開源,內存小
2、Defraggler
磁盤碎片整理工具,曾被兩個人推薦過…
只不過其實windows系統自帶的磁盤清理已經可以滿足我們普通人的需求了。defraggler比起自帶的工具好處在于:清理得更干凈,并且它可以對指定文件夾進行清理
免費;簡單快捷有效
3、Everything
文件搜索軟件,windows系統的搜索神器
網站類:
1、uzer
在線編輯服務、超級文檔庫、安全工作空間。
(此網站也有pc端與手機端的軟件版。詳情請戳我另一個答案:最良心的軟件可以良心到什么程度?- 知乎)
2、高精度IP定位- openGPS
輸入你想查詢的IP地址,可反饋給你定位。
誤差最小時幾十幾百米,最大時相差兩三公里。
(另附上查詢自己IP地址的方法:百度中輸入:IP 。搜索后即可得到自己的IP地址。)
php面試題 memcache和redis的區別
Redis與Memcached的區別
傳統MySQL+ Memcached架構遇到的問題
實際MySQL是適合進行海量數據存儲的,通過Memcached將熱點數據加載到cache,加速訪問,很多公司都曾經使用過這樣的架構,但隨著業務數據量的不斷增加,和訪問量的持續增長,我們遇到了很多問題:
1.MySQL需要不斷進行拆庫拆表,Memcached也需不斷跟著擴容,擴容和維護工作占據大量開發時間。
2.Memcached與MySQL數據庫數據一致性問題。
3.Memcached數據命中率低或down機,大量訪問直接穿透到DB,MySQL無法支撐。
4.跨機房cache同步問題。
眾多NoSQL百花齊放,如何選擇
最近幾年,業界不斷涌現出很多各種各樣的NoSQL產品,那么如何才能正確地使用好這些產品,最大化地發揮其長處,是我們需要深入研究和思考的
問題,實際歸根結底最重要的是了解這些產品的定位,并且了解到每款產品的tradeoffs,在實際應用中做到揚長避短,總體上這些NoSQL主要用于解
決以下幾種問題
1.少量數據存儲,高速讀寫訪問。此類產品通過數據全部in-momery 的方式來保證高速訪問,同時提供數據落地的功能,實際這正是Redis最主要的適用場景。
2.海量數據存儲,分布式系統支持,數據一致性保證,方便的集群節點添加/刪除。
3.這方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇論文所闡述的思路。前者是一個完全無中心的設計,節點之間通過gossip方式傳遞集群信息,數據保證最終一致性,后者是一個中心化的方案設計,通過類似一個分布式鎖服務來保證強一致性,數據寫入先寫內存和redo log,然后定期買粉絲pat歸并到磁盤上,將隨機寫優化為順序寫,提高寫入性能。
4.Schema 買粉絲,買粉絲-sharding等。比如目前常見的一些文檔數據庫都是支持schema-買粉絲的,直接存儲json格式數據,并且支持買粉絲-sharding等功能,比如mongodb。
面對這些不同類型的NoSQL產品,我們需要根據我們的業務場景選擇最合適的產品。
Redis適用場景,如何正確的使用
backed的功能,跟傳統意義上的持久化有比較大的差別,那么可能大家就會有疑問,似乎Redis更像一個加強版的Memcached,那么何時使用
Memcached,何時使用Redis呢?
如果簡單地比較Redis與Memcached的區別,大多數都會得到以下觀點:
1 Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數據,同時還提供list,set,zset,hash等數據結構的存儲。
2 Redis支持數據的備份,即master-slave模式的數據備份。
3 Redis支持數據的持久化,可以將內存中的數據保持在磁盤中,重啟的時候可以再次加載進行使用。
拋開這些,可以深入到Redis內部構造去觀察更加本質的區別,理解Redis的設計。
在
Redis中,并不是所有的數據都一直存儲在內存中的。這是和Memcached相比一個最大的區別。Redis只會緩存所有的
key的信息,如果Redis發現內存的使用量超過了某一個閥值,將觸發swap的操作,Redis根據“swappability =
age*log(size_in_memory)”計
算出哪些key對應的value需要swap到磁盤。然后再將這些key對應的value持久化到磁盤中,同時在內存中清除。這種特性使得Redis可以
保持超過其機器本身內存大小的數據。當然,機器本身的內存必須要能夠保持所有的key,畢竟這些數據是不會進行swap操作的。同時由于Redis將內存
中的數據swap到磁盤中的時候,提供服務的主線程和進行swap操作的子線程會共享這部分內存,所以如果更新需要swap的數據,Redis將阻塞這個
操作,直到子線程完成swap操作后才可以進行修改。
使用Redis特有內存模型前后的情況對比:
VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used
VM on: 300k keys, 4096 bytes values: 73M used
VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used
VM on: 1 million k
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