基于python的人臉識別系統(tǒng)定稿

廣東東軟學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計（論文）摘要隨著科技的不斷發(fā)展，人工智能在人類生活的應(yīng)用越來越普及，作為當(dāng)前最受關(guān)注的生物特征識別的方法，人臉識別在考勤、邊檢、安防、運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域有著巨大應(yīng)用前景，是人工智能與計算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點之一。本文是基于python語言實現(xiàn)的人臉識別系統(tǒng)，利用keras搭建CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造一個18層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的識別模型，實現(xiàn)人臉錄入、圖像處理、模型訓(xùn)練、識別人臉等功能。主要描述圖像處理與模型搭建兩個模塊。圖像處理包括圖像的尺寸比例調(diào)整、數(shù)據(jù)歸一化等知識，模型搭建包括模型建立、訓(xùn)練、評估。最終識別準(zhǔn)確率達(dá)到99.6%。關(guān)鍵詞：人臉識別圖像預(yù)處理模型訓(xùn)練CNNAbstractWiththerapiddevelopmentofscienceandtechnology,artificialintelligenceismoreandmorepopularinhumanlife.Asthecurrentlymostconcernedmethodofbiometricsrecognition,facerecognitionhasgreatapplicationprospectsinthefieldsoftimeandattendance,borderinspection,security,transportation,etc.Itisoneoftheresearchhotspotsinthefieldofartificialintelligenceandcomputervision.Thispaperisafacerecognitionsystembasedonpython.Itusekerastobuildaconvolutionalneuralnetworktoconstructan18-layerstructurerecognitionmodeltorealizefunctionssuchasfaceinput,imageprocessing,modeltraining,andfacerecognition.Itmainlydescribestwomodulesofimageprocessingandmodelbuilding.Imageprocessingincludesknowledgesuchasimagesizeadjustmentanddatanormalization,andmodelbuildingincludesmodelestablishment,training,andevaluation.Thefinalrecognitionaccuracyreached99.6%.Keywords:FacerecognitionImagepreprocessingModeltrainingCNN目錄第一章課題背景 表4.1。表4.SEQ表4.\*ARABIC1One-hot編碼標(biāo)簽One-hot編碼0[1000]1[0100]2[0010]3[0001]即標(biāo)簽的1在第幾位則代表第幾位有效，簡單的說，One-hot編碼將數(shù)值變成了位置信息，使其向量化，方便卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操作。4.2.5像素歸一化歸一化是為了簡化計算，通過將數(shù)據(jù)統(tǒng)一處理為[0,1]之間的小數(shù)，達(dá)到減低計算量的目的。周知圖像是由像素組成，彩色圖像由即紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)這3個像素矩陣所構(gòu)成，每個像素矩陣的取值都為[0,255]之間的整數(shù)，因此當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的值為較大整數(shù)值時，會使模型的訓(xùn)練速度變慢，即模型的訓(xùn)練時間增加，因此對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，目的就是為了提升網(wǎng)絡(luò)速度，減少訓(xùn)練時間。在整數(shù)形式的顏色空間中每個像素取值都是在[0,255]區(qū)間內(nèi)的整數(shù)，而歸一化后是小數(shù)形式的顏色空間，因此需要先將數(shù)據(jù)形式浮點化，再歸一化。像素的歸一化用原始像素值除以所有原始像素值中的最大值來實現(xiàn)，最大像素值一般為255，最小值為0。公式形式[6]魯磊.[6]魯磊.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法研究[D].西安科技大學(xué),2019.x'=x-X_minX_max-X_min(這里的X_min為0。x'是歸一化后的值，X_max和X_min歸一化后圖像的像素處于0-1.0范圍時，依然介于0-255之間，圖像依舊有效的。4.2.6補(bǔ)充說明Keras是一個以tensorflow或theano作為后端引擎的模型庫，只提供快速構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，不處理卷積和矩陣乘積等計算，而是把這些底層計算交給后端引擎來完成。后端引擎系統(tǒng)決定了圖像數(shù)據(jù)輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時的維度順序，而theano和tensorflow的維度順序是不同的，theano是通道數(shù)、行數(shù)、列數(shù)，而tensorflow為行數(shù)、列數(shù)、通道數(shù)。而不同版本的keras所支持的后端系統(tǒng)不一樣，因此需要先確定當(dāng)前安裝的keras采用的后端系統(tǒng)，在進(jìn)行圖片預(yù)處理前把圖像數(shù)據(jù)修改成對應(yīng)后端引擎支持的維度順序。4.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計4.3.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，簡稱CNN）是上世紀(jì)80年代科學(xué)家從對貓視覺皮層的研究受到啟發(fā)而誕生的算法，它能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行有效分類，，普遍運(yùn)用在語音、圖像識別等領(lǐng)域。通過多層卷積、池化的堆疊使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有參數(shù)少、模型訓(xùn)練難度和復(fù)雜度低等優(yōu)點。一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由以下5類組成：（1）卷積層卷積層的作用是對圖片進(jìn)行局部特征提取，是CNN的核心層，作用是對圖片進(jìn)行局部特征提取。具體指輸出圖像的每個像素值都由輸入圖像對應(yīng)位置區(qū)域的像素通過加權(quán)所得，這個區(qū)域叫做局部感受野，區(qū)域的權(quán)值叫做卷積核，輸入圖像通過卷積運(yùn)算后再加上偏置項,通過激活函數(shù)得到其特征圖，卷積層的數(shù)學(xué)形式[7][7]易超人,鄧燕妮.多通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別方法[J].河南科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2017,38(03):41-44+5-6.Xjl=f(i∈MjXil-1其中：l為層數(shù)；Xjl為卷積層l層的第j個特征圖；Mj為輸入層的感受野；K為卷積核；b在數(shù)學(xué)上來說卷積運(yùn)算是對兩個矩陣進(jìn)行的。如下圖所示[8]秦川.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別[J].[8]秦川.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別[J].電子技術(shù)與軟件工程,2020(01):98-99.圖4.SEQ圖4.\*ARABIC6圖像矩陣與卷積核的點積運(yùn)算（2）池化層圖像經(jīng)過卷積之后獲得了多個特征圖,但是與原始圖像相比特征圖的尺寸并沒有改變,所以數(shù)據(jù)運(yùn)算量依舊很大。為了降低運(yùn)算量,通常會在卷積層后加入下采樣層。下采樣層也叫池化層，主要功能是對經(jīng)過卷積層特征提取后的圖像矩陣進(jìn)行信息過濾，去除冗余信息，只保留主要特征，減少網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和計算次數(shù)，防止模型過擬合。常見的池化操作方法有平均值池化（AveragePooling）和最大值池化（MaxPooling）。AveragePooling保留圖像的背景信息，它是通過計算覆蓋區(qū)域的平均值作為池化后的值。而MaxPooling能夠保留圖像的邊緣和紋理信息，它是通過選取覆蓋區(qū)域的最大值作為區(qū)域池化后的值。 圖4.SEQ圖4.\*ARABIC7最大池化法圖4.SEQ圖4.\*ARABIC8平均池化法雖然卷積層和池化層都是提取圖像特征，但二者略有區(qū)別，卷積層是通過卷積核逐個像素滑動覆蓋達(dá)到目的，而池化層則是按照池化窗口逐塊覆蓋特征圖的方式提取該區(qū)域內(nèi)的代表性特征。（3）Dropout層在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練過程中，如果提供給模型、的訓(xùn)練樣本數(shù)太少，容易導(dǎo)致訓(xùn)練后模型泛化能力差，產(chǎn)生過擬合現(xiàn)象。過擬合現(xiàn)象是指模型在訓(xùn)練集上預(yù)測效果比在未知數(shù)據(jù)集（測試集）上預(yù)測的效果好。這種現(xiàn)象是模型過度依賴現(xiàn)有訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征造成的。為了防止過擬合現(xiàn)象發(fā)生，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中加入Dropout層，在諸多過擬合問題的解決方案中，Dropout以其具有簡單性和效果良好而被廣泛運(yùn)用。Dropout的關(guān)鍵思想[9]SrivastavaN,HintonG,KrizhevskyA,etal.Dropout:Asimplewaytopreventneuralnetworksfromoverfitting[J].TheJournalofMachineLearningResearch,2014,15(1):1929-1958.是在訓(xùn)練過程中從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隨機(jī)刪除單元以及它們的連接，即在訓(xùn)練過程中，以概率p舍棄神經(jīng)元并讓其它神經(jīng)元以概率[9]SrivastavaN,HintonG,KrizhevskyA,etal.Dropout:Asimplewaytopreventneuralnetworksfromoverfitting[J].TheJournalofMachineLearningResearch,2014,15(1):1929-1958.圖4.SEQ圖4.\*ARABIC9Dropout前后神經(jīng)元數(shù)對比圖（4）Flatten層經(jīng)過多次的卷積、池化之后，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中流動的數(shù)據(jù)依舊是三維的（REF_Ref36746431\h圖4.10），然全連接層接收的輸入要求是一維的數(shù)據(jù)，因此必須將多維數(shù)據(jù)“壓平”即進(jìn)行一維化處理后才能作為全連接層的輸入。即將(height,width,channel)的數(shù)據(jù)壓縮成長度為height×width×channel的一維數(shù)組就是Flatten層的作用。圖4.SEQ圖4.\*ARABIC10多維數(shù)據(jù)一維化（5）全連接層經(jīng)過前面若干層卷積+池化的特征提取后，全連接層的作用是把前面提取的“好”的局部特征進(jìn)行重新整合成完整的圖，并舍棄掉“不好”的特征，然后再交給softmax函數(shù)，完成最終分類。Softmax用于多分類任務(wù)，它將每個神經(jīng)元的輸出映射到（0,1）區(qū)間內(nèi)，從而得到當(dāng)前樣例中不同種類的概率分布情況，Softmax函數(shù)形式如下：ajL=ezjLk=1Ne其中：ajL代表第L層第j個神經(jīng)元輸出，zjL代表第用單個神經(jīng)元的輸入結(jié)合常數(shù)e做指數(shù)運(yùn)算，并把運(yùn)算結(jié)果除所有L層神經(jīng)元的指數(shù)運(yùn)算之和，得到一個介于[0,1]之間的浮點值ajL，從softmax的數(shù)學(xué)形式我們可以得出所有神經(jīng)元輸出之和應(yīng)為1j=1NajL=1(4-SEQ4-\*ARABIC因此公式REF_Ref37421768\h4-3所求的值就是第j個神經(jīng)元占全部神經(jīng)元輸出的比重。站在分類的角度，第j個神經(jīng)元的輸出值越大，占總神經(jīng)元輸出的百分比越高，被預(yù)測為真實類別的概率就越大。因此，經(jīng)過分類層softmax函數(shù)后，最大概率者即為模型預(yù)測類別。4.3.2模型設(shè)計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點[10]許少尉,陳思宇.基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類方法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2018,44(06):116-119.是逐層提取特征,第一層提取的特征較為低級[10]許少尉,陳思宇.基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類方法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2018,44(06):116-119.通過keras庫的序貫?zāi)Ｐ停⊿equential）來堆疊多個網(wǎng)絡(luò)層來構(gòu)建出深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，keras.models和keras.layers庫用于建立并訓(xùn)練模型，通過.add（）方法將layer一個個的加入模型中。本程序搭建的CNN卷積網(wǎng)絡(luò)模型如REF_Ref36729394\h表4.2所示，包括4個convl+2個maxpool+3個dropout+2個dense+1個flatten+1個softmax總共18層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為三部分，輸入圖像為64x64像素的RGB圖像。第一部分為2個convl層、1個maxpool層和dropout層，卷積核個數(shù)為32個，大小為3x3，首個卷積層的參數(shù)個數(shù)為33+1×32=896，采用保留邊界特征的方式卷積計算，這樣輸入和輸出尺寸會保持一致。MaxPooling(2,2)為采取池化尺寸窗口為2x2的最大池化法，因此經(jīng)過池化層后圖像從64x64像素變?yōu)?2x32大小。第二部分跟第一部分相同，不同的是卷積層的卷積核個數(shù)為64，大小不變。第三部分包括1個flatten層，2個dense層和1個dropout層，dense(512)表示512個神經(jīng)元，dense(4)表示分為四個類，最后使用softmax進(jìn)行分類；第一、二部分池化層后加入0.25比例的dropout層，第三部分dense層后加入0.5激活函數(shù)Relu是一種非線性函數(shù)，在卷積層、全連接層后加入Relu是在神網(wǎng)絡(luò)中引入非線性，因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算是線性的，無法模擬非線性的關(guān)系，線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力非常有限，所以引入非線性，使神經(jīng)元適應(yīng)復(fù)雜的非線性問題，強(qiáng)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力。表4.SEQ表4.\*ARABIC2網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)層數(shù)功能描述1輸入圖像（64*64*3）2Convol(32,3,3)第一部分3Relu4Convol2D(32,3,3)5Relu6MaxPooling(2,2)7Droupt(0.25)8Convol(64,3,3)第二部分9Relu10Convol(64,3,3)11Relu12MaxPooling(2,2)13Droupt(0.25)14Flatten()第三部分15Dense(512)16Relu17Droupt(0.5)18Dense(4)19softmax輸出層4.3.3模型訓(xùn)練（1）優(yōu)化器選擇設(shè)計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用softmax

函數(shù)作為輸出層的激激函數(shù)，使模型可以用于處理多分類任務(wù)，該函數(shù)選擇多類別交叉熵（categorical_crossentropy）作為損失函數(shù)，數(shù)學(xué)形式如下：L=-kyklog(Slk)其中：Slk表示softmax函數(shù)輸出層的神經(jīng)元，K個神經(jīng)元對應(yīng)k個類別，yk為One-hot編碼后的標(biāo)簽，目標(biāo)類的yk為1，其他類的選擇隨機(jī)梯度下降法SGD結(jié)合動量Momentum作為損失函數(shù)的優(yōu)化算法，作用是在模型訓(xùn)練過程的每次更新時隨機(jī)選擇一個樣本進(jìn)行梯度下降，調(diào)整參數(shù)（權(quán)重和偏置值）使其最優(yōu)，確保e值最小。隨機(jī)梯度下降法的基本思想是只隨機(jī)選取訓(xùn)練集中的一個樣本來學(xué)習(xí)，每次迭代只是考慮當(dāng)前樣本點，而不管其他的樣本點，這樣當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)太多時，可以快速收斂，提高學(xué)習(xí)速度。但缺點也很明顯，每次梯度下降的方向完全依賴當(dāng)前的訓(xùn)練樣本（batch），導(dǎo)致收斂過程曲折，模型迭代次數(shù)增多。為使優(yōu)化更加穩(wěn)定，引入動量（Momentum），Momentum的概念來自于物理學(xué)的力學(xué)，其基本原理是模擬物體運(yùn)動時的慣性，即讓優(yōu)化器在每次更新時保留一定范圍的上一輪更新后的方向，同時又根據(jù)這一輪的樣本調(diào)整最終優(yōu)化方向，這樣能增加穩(wěn)定性又能提高模型學(xué)習(xí)速度，避免陷入局部最優(yōu)陷阱。利用keras庫提供的model.fit_generator()函數(shù)開始模型訓(xùn)練。self.model.fit_generator(datagen.flow(dataset.train_images,dataset.train_labels,batch_size=batch_size),samples_per_epoch=dataset.train_images.shape[0],nb_epoch=nb_epoch,validation_data=(dataset.valid_images,dataset.valid_labels))參數(shù)nb_epoch指定模型需要進(jìn)行多少輪次的訓(xùn)練，一輪次訓(xùn)練為訓(xùn)練集全部樣本訓(xùn)練一次。參數(shù)batch_size指定每次迭代訓(xùn)練樣本的數(shù)量。為了使模型訓(xùn)練到最優(yōu)，在每一輪次的訓(xùn)練中還要進(jìn)行多次的迭代訓(xùn)練，事實上每次迭代訓(xùn)練后，模型在理論上應(yīng)該朝梯度下降的方向前進(jìn)一步，直到所有樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練完畢，模型梯度降到本輪訓(xùn)練最低點，訓(xùn)練到此完成，將最終模型保存在程序目錄下，存儲形式為高壓縮效率的HDF5。（2）訓(xùn)練結(jié)果模型訓(xùn)練完成后，還需要對模型進(jìn)行評估，通過keras提供的model.evaluate評估函數(shù)。模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)通過人臉采集模塊獲取，選取4個人的4張人臉，每張人臉500張圖像數(shù)據(jù)，總共2000張圖片作為樣本數(shù)據(jù)，在人臉識別系統(tǒng)中每張人臉為一個類別，總共4個類別。將處理過的圖像數(shù)據(jù)傳入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練結(jié)果如下：圖4.SEQ圖4.\*ARABIC11神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以清晰的看到網(wǎng)絡(luò)模型的基本結(jié)構(gòu)信息，包括網(wǎng)絡(luò)層類型、輸出數(shù)據(jù)的維度、每層訓(xùn)練參數(shù)個數(shù)、總訓(xùn)練參數(shù)個數(shù)。圖4.SEQ圖4.\*ARABIC12模型訓(xùn)練結(jié)果整個模型訓(xùn)練完成一共進(jìn)行8輪次訓(xùn)練（nb_epoch=8），每輪再循環(huán)35次迭代訓(xùn)練，每次迭代使用20個樣本數(shù)據(jù)（batch_size=20），結(jié)果如REF_Ref36729440\h表4.3所示（以最后一輪的訓(xùn)練結(jié)果為例）：表4.SEQ表4.\*ARABIC3模型評估結(jié)果訓(xùn)練誤差（loss）0.0593訓(xùn)練準(zhǔn)確率（acc）0.9886驗證誤差（val_loass）0.0453驗證準(zhǔn)確率（val_acc）0.9933最終評估模型的準(zhǔn)確率為99.60%。圖4.SEQ圖4.\*ARABIC13模型評估結(jié)果第五章系統(tǒng)識別結(jié)果系統(tǒng)的識別過程如下：啟動系統(tǒng)后，點擊識別按鈕，系統(tǒng)調(diào)用攝像頭開啟，當(dāng)人臉檢測分類器檢測出攝像頭存在人臉時，劃出臉部區(qū)域，并截取一張圖像，通過圖像預(yù)處理后交予模型識別，圖像處理與章節(jié)4.2的數(shù)據(jù)預(yù)處理一致，不一樣的是識別模塊僅針對一張圖片進(jìn)行。模型預(yù)測概率值設(shè)置為0.85，即當(dāng)截取的人臉圖像作為輸入交予模型識別后，模型將輸入圖像與庫中的數(shù)據(jù)類別對比，計算出當(dāng)前人臉屬于各個類別的概率值。就模型訓(xùn)練中用4張人臉作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，每張人臉為1類，也就是4值類別，則模型預(yù)測會給出輸入圖像屬于這4類的概率各為多少，若最大概率值小于0.85，表示這張人臉不在人臉庫中。當(dāng)模型確定當(dāng)前人臉為庫中數(shù)據(jù)時，會在框出臉部區(qū)域，并給出人臉名稱，如下圖所示。圖5.SEQ圖5.\*ARABIC1人臉識別結(jié)果圖5.SEQ圖5.\*ARABIC2人臉識別結(jié)果當(dāng)模型判定當(dāng)前人臉不在庫中時，框出臉部區(qū)域的同時顯示unknow，表示模型無法識別當(dāng)前人臉為誰，同時會將未知人臉以當(dāng)前時間（年月日時分秒）命名并保存在result_unkown文件夾中，具體如下圖所示。圖5.SEQ圖5.\*ARABIC3人臉識別結(jié)果圖5.SEQ圖5.\*ARABIC4未知人臉保存結(jié)束語本文以人臉識別技術(shù)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展領(lǐng)域開文，詳細(xì)介紹了人臉識別系統(tǒng)的構(gòu)成，對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作了詳細(xì)介紹，并運(yùn)用其設(shè)計出人臉識別模型。本文所做的主要工作歸納如下：（1）概述了人臉識別技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域、研究現(xiàn)狀。（2）介紹了圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法理論。（3）詳細(xì)介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和各層作用，并利用它設(shè)計人臉識別系統(tǒng)。隨著這篇論文的收筆，意味著我的畢業(yè)設(shè)計也接近尾聲，這段時間的緊密奮戰(zhàn)，從思索題目到確定選題再到具體實現(xiàn)，直至論文的完成，每一步都充滿了挑戰(zhàn)。這段時間，體驗了很多，有面對諸多難題時的煩躁不安也有解決難題后的興奮；也學(xué)到了很多，從對人臉識別的片面理解和對python語言、keras、tensorflow等相關(guān)技術(shù)的不了解到系統(tǒng)程序的正常運(yùn)行。從無從下手，到通過查看相關(guān)資料和視頻，開始獨立學(xué)習(xí)實踐，使稚嫩的想法一步步變成實物。雖然最終的成品還有許多不足之處，例如仍需手動添加類別、外觀粗糙、代碼設(shè)計不合理等等，但是整個設(shè)計過程讓我學(xué)到了很多沒有學(xué)到的東西，它不僅是一次學(xué)習(xí)，對我以后工作實踐也會有很大的幫助。參考文獻(xiàn)致謝在本次畢業(yè)設(shè)計中，我的指導(dǎo)老師——楊斌老師給了我很多的指導(dǎo)和幫助，整個畢業(yè)設(shè)計期間，楊斌老師都非常耐心及時的給予我指導(dǎo)，豐富的教學(xué)實踐經(jīng)驗提供了非常有價值的資料和建議，也幫助我解決了實際遇到的困難，使我的設(shè)計能夠順利實現(xiàn)。同時，也感謝計算機(jī)學(xué)院的所有老師，他們的悉心教導(dǎo)，不僅在學(xué)習(xí)方面讓我學(xué)到了很多專業(yè)技能，而且在個人生活方面也有所幫助。另外，也感謝我的同學(xué)和朋友，對我的設(shè)計和論文提出的建議，使我的設(shè)計更加成熟。

怎樣提高電腦系統(tǒng)運(yùn)行速度WindowsXP的啟動速度比Windows2000要快30%左右，但相對于Windows98仍然要慢了不少，不過，我們可以通過優(yōu)化設(shè)置，來大大提高WindowsXP的啟動速度。加快系統(tǒng)啟動速度主要有以下方法：盡量減少系統(tǒng)在啟動時加載的程序與服務(wù)；對磁盤及CPU等硬件進(jìn)行優(yōu)化設(shè)置；修改默認(rèn)設(shè)置，減少啟動等待時間等。這些方法大部分既可減少系統(tǒng)啟動的時間，又可以節(jié)省系統(tǒng)資源，加快電腦運(yùn)行速度。1.加快系統(tǒng)啟動速度WindowsXP的啟動速度比Windows2000要快30%左右，但相對于Windows98仍然要慢了不少，不過，我們可以通過優(yōu)化設(shè)置，來大大提高WindowsXP的啟動速度。加快系統(tǒng)啟動速度主要有以下方法：盡量減少系統(tǒng)在啟動時加載的程序與服務(wù)；對磁盤及CPU等硬件進(jìn)行優(yōu)化設(shè)置；修改默認(rèn)設(shè)置，減少啟動等待時間等。這些方法大部分既可減少系統(tǒng)啟動的時間，又可以節(jié)省系統(tǒng)資源，加快電腦運(yùn)行速度。(1)MsconfigWindowsXP的啟動速度在系統(tǒng)安裝初期還比較快，但隨著安裝的軟件不斷增多，系統(tǒng)的啟動速度會越來越慢，這是由于許多軟件把自己加在了啟動程序中，這樣開機(jī)即需運(yùn)行，大大降低了啟動速度，而且也占用了大量的系統(tǒng)資源。對于這樣一些程序，我們可以通過系統(tǒng)配置實用程序Msconfig將它們從啟動組中排除出去。選擇“開始”菜單中的“運(yùn)行”命令，在“運(yùn)行”對話框中鍵入“Msconfig”，回車后會彈出“系統(tǒng)配置實用程序”對話框，選擇其中的“啟動”選項卡(如圖1)，該選項卡中列出了系統(tǒng)啟動時加載的項目及來源，仔細(xì)查看每個項目是否需要自動加載，否則清除項目前的復(fù)選框，加載的項目越少，啟動的速度就越快。設(shè)置完成后需要重新啟動方能生效。(2)BootvisBootvis是微軟提供的一個啟動優(yōu)化工具，可提高WindowsXP的啟動速度。用BootVis提升WindowsXP的啟動速度必須按照正確的順序進(jìn)行操作，否則將不會起到提速的效果。其正確的操作方法如下：啟動Bootvis，從其主窗口(如圖2)中選擇“工具”菜單下的“選項”命令，在“符號路徑”處鍵入Bootvis的安裝路徑，如“C:\ProgramFiles\Bootvis”，單擊“保存”退出。從“跟蹤”菜單中選擇“下次引導(dǎo)”命令，會彈出“重復(fù)跟蹤”對話框，單擊“確定”按鈕，BootVis將引導(dǎo)WindowsXP重新啟動，默認(rèn)的重新啟動時間是10秒。系統(tǒng)重新啟動后，BootVis自動開始運(yùn)行并記錄啟動進(jìn)程，生成啟動進(jìn)程的相關(guān)BIN文件，并把這個記錄文件自動命名為TRACE_BOOT_1_1。程序記錄完啟動進(jìn)程文件后，會重新啟動BootVis主界面，在“文件”菜單中選擇剛剛生成的啟動進(jìn)程文件“TRACE_BOOT_1_1”。窗口中即會出現(xiàn)“CPU>使用”、“磁盤I/O”、“磁盤使用”、“驅(qū)動程序延遲”等幾項具體圖例供我們分析，不過最好還是讓BootVis程序來自動進(jìn)行分析：從“跟蹤”菜單中選擇“系統(tǒng)優(yōu)化”命令，程序會再次重新啟動計算機(jī)，并分析啟動進(jìn)程文件，從而使計算機(jī)啟動得更快。(3)禁用多余的服務(wù)WindowsXP在啟動時會有眾多程序或服務(wù)被調(diào)入到系統(tǒng)的內(nèi)存中，它們往往用來控制Windows系統(tǒng)的硬件設(shè)備、內(nèi)存、文件管理或者其他重要的系統(tǒng)功能。但這些服務(wù)有很多對我們用途不大甚至根本沒有用，它們的存在會占用內(nèi)存和系統(tǒng)資源，所以應(yīng)該將它們禁用，這樣最多可以節(jié)省70MB的內(nèi)存空間，系統(tǒng)速度自然也會有很大的提高。選擇“開始”菜單中的“運(yùn)行”命令，在“運(yùn)行”對話框鍵入“services.msc”后回車，即可打開“服務(wù)”窗口。窗口的服務(wù)列表中列出了系統(tǒng)提供的所有服務(wù)的名稱、狀態(tài)及啟動類型。要修改某個服務(wù)，可從列表雙擊它，會彈出它的屬性對話框(如圖3)，你可從“常規(guī)”選項卡對服務(wù)進(jìn)行修改，通過單擊“啟動”、“停止”、“暫?！薄ⅰ盎謴?fù)”四個按鈕來修改服務(wù)的狀態(tài)，并可從“啟動類型”下拉列表中修改啟動類型，啟動類型有“自動”、“手動”、“已禁用”三種。如果要禁止某個服務(wù)在啟動自動加載，可將其啟動類型改為“已禁用”。WindowsXP提供的所有服務(wù)有36個默認(rèn)是自動啟動的，實際上，其中只有8個是必須保留的(見下表)，其他的則可根據(jù)自己的需要進(jìn)行設(shè)置，每種服務(wù)的作用在軟件中有提示。4)修改注冊表來減少預(yù)讀取，減少進(jìn)度條等待時間WindowsXP在啟動過程中會出現(xiàn)一個進(jìn)度條，我們可以通過修改注冊表，讓進(jìn)度條只跑一圈就進(jìn)入登錄畫面。選擇“開始”菜單中的“運(yùn)行”命令，在“運(yùn)行”對話框鍵入“regedit”命令后回車，即可啟動注冊表編輯器，在注冊表中找HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\SessionManager\MemoryManagement\PrefetchParameters，選擇其下的EnablePrefetcher鍵，把它的鍵值改為“1”即可。(5)減少開機(jī)磁盤掃描等待時間當(dāng)Windows日志中記錄有非正常關(guān)機(jī)、死機(jī)引起的重新啟動，系統(tǒng)就會自動在啟動的時候運(yùn)行磁盤掃描程序。在默認(rèn)情況下，掃描每個分區(qū)前會等待10秒鐘，如果每個分區(qū)都要等上10秒才能開始進(jìn)行掃描，再加上掃描本身需要的時間，會耗費(fèi)相當(dāng)長的時間才能完成啟動過程。對于這種情況我們可以設(shè)置取消磁盤掃描的等待時間，甚至禁止對某個磁盤分區(qū)進(jìn)行掃描。選擇“開始→運(yùn)行”，在運(yùn)行對話框中鍵入“chkntfs/t:0”，即可將磁盤掃描等待時間設(shè)置為0；如果要在計算機(jī)啟動時忽略掃描某個分區(qū)，比如C盤，可以輸入“chkntfs/xc:”命令；如果要恢復(fù)對C盤的掃描，可使用“chkntfs/dc:”命令，即可還原所有chkntfs默認(rèn)設(shè)置，除了自動文件檢查的倒計時之外。2.提高系統(tǒng)運(yùn)行速度提升系統(tǒng)運(yùn)行速度的思路與加快啟動的速度類似：盡量優(yōu)化軟硬件設(shè)置，減輕系統(tǒng)負(fù)擔(dān)。以下是一些常用的優(yōu)化手段。(1)設(shè)置處理器二級緩存容量WindowsXP無法自動檢測處理器的二級緩存容量，需要我們自己在注冊表中手動設(shè)置，首先打開注冊表，找到“HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\SessionManager\MemoryManagement\”，選擇其下的“SecondLevelDataCache”，根據(jù)自己所用的處理器設(shè)置即可，例如PIIICoppermine/P4Willamette是“256”，AthlonXP是“384”，P4Northwood是“512”。(2)提升系統(tǒng)緩存同樣也是在“HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\SessionManager\MemoryManagement\”位置，把其下的“LargeSystemCache”鍵值從0改為1，WindowsXP就會把除了4M之外的系統(tǒng)內(nèi)存全部分配到文件系統(tǒng)緩存中，這樣XP的內(nèi)核能夠在內(nèi)存中運(yùn)行，大大提高系統(tǒng)速度。通常來說，該優(yōu)化會使系統(tǒng)性能得到相當(dāng)?shù)奶嵘灿锌赡軙鼓承?yīng)用程序性能降低。需要注意的是必須有256M以上的內(nèi)存，激活LargeSystemCache才可起到正面的作用，否則不要輕易改動它。(3)改進(jìn)輸入/輸出性能這個優(yōu)化能夠提升系統(tǒng)進(jìn)行大容量文件傳輸時的性能，不過這只對服務(wù)器用戶才有實在意義。我們可在中新建一個DWORD(雙字節(jié)值)鍵值，命名為IOPageLockLimit。一般情況下把數(shù)據(jù)設(shè)置8~16MB之間性能最好，要記住這個值是用字節(jié)來計算的，例如你要分配10MB的話，就是10×?1024×1024，也就是10485760。這里的優(yōu)化也需要你的機(jī)器擁有大于256M的內(nèi)存。(4)禁用內(nèi)存頁面調(diào)度在正常情況下，XP會把內(nèi)存中的片斷寫入硬盤，我們可以阻止它這樣做，讓數(shù)據(jù)保留在內(nèi)存中，從而提升系統(tǒng)性能。在注冊表中找到“HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\SessionManager\MemoryManagement\”下的“DisablePagingExecutive”鍵，把它的值從0改為1即可禁止內(nèi)存頁面調(diào)度了。(5)關(guān)閉自動重新啟動功能當(dāng)WindowsXP遇到嚴(yán)重問題時便會突然重新開機(jī)，可從注冊表將此功能取消。打開注冊表編輯器，找到“HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\CrashControl\”將AutoReboot鍵的Dword值更改為0，重新啟動后設(shè)置即可生效。(6)改變視覺效果WindowsXP在默認(rèn)情況下啟用了幾乎所有的視覺效果，如淡入淡出、在菜單下顯示陰影。這些視覺效果雖然漂亮，但對系統(tǒng)性能會有一定的影響，有時甚至造成應(yīng)用軟件在運(yùn)行時出現(xiàn)停頓。一般情況下建議少用或者取消這些視覺效果。選擇桌面上“我的電腦”圖標(biāo)，單擊鼠標(biāo)右鍵，在彈出的快捷菜單中選擇“屬性”命令，打開“系統(tǒng)屬性”對話框。選擇“高級”選項卡，在其中的“性能”欄中單擊“設(shè)置”按鈕，會彈出“性能選項”對話框(如圖4)，可選擇“調(diào)整為最佳性能”單選框來關(guān)閉所有的視覺效果，也可選擇“自定義”然后選擇自己需要的視覺效果。(7)合理設(shè)置頁面虛擬內(nèi)存同樣也是在“性能選項”對話框中，選擇“高級”選項卡，在其中的“虛擬內(nèi)存”欄中單擊“更改”按鈕，接下來選擇虛擬內(nèi)存為“自定義大小”，然后設(shè)置其數(shù)值。一般情況下，把虛擬設(shè)為不小于256M，不大于382M比較合適，而且最大值和最小值最好一樣。(8)修改外觀方案WindowsXP默認(rèn)的外觀方案雖然漂亮，但對系統(tǒng)資源的占用也多，可將其改為經(jīng)典外觀以獲得更好的性能。在桌面空白位置單擊鼠標(biāo)右鍵，從彈出的快捷菜單中選擇“屬性”命令，會打開“顯示屬性”對話框，在“主題”選項卡選擇主題為“Windows經(jīng)典”，即可將外觀修改為更為經(jīng)濟(jì)的Windows經(jīng)典外觀。(9)取消XP對ZIP支持WindowsXP在默認(rèn)情況下打開了對zip文件支持，這要占用一定的系統(tǒng)資源，可選擇“開始→運(yùn)行”，在“運(yùn)行”對話框中鍵入“regsvr32/uzipfldr.dll”，回車確認(rèn)即可取消XP對ZIP解壓縮的支持，從而節(jié)省系統(tǒng)資源。(10)關(guān)閉Dr.WatsonDr.Watson是WindowsXP的一個崩潰分析工具，它會在應(yīng)用程序崩潰的時候自動彈出，并且在默認(rèn)情況下，它會將與出錯有關(guān)的內(nèi)存保存為DUMP文件以供程序員分析。不過，記錄DUMP文件對普通用戶則毫無幫助，反而會帶來很大的不便：由于Dr.Watson在應(yīng)用程序崩潰時會對內(nèi)存進(jìn)行DUMP記錄，將出現(xiàn)長時間硬盤讀寫操作，要很長一斷時間程序才能關(guān)閉，并且DUMP文件還會占用大量磁盤空間。要關(guān)閉Dr.Watson可打開注冊表編輯器，找到“HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\WindowsNT\CurrentVersion\AeDebug”分支，雙擊其下的Auto鍵值名稱，將其“數(shù)值數(shù)據(jù)”改為0，最后按F5刷新使設(shè)置生效，這樣就取消它的運(yùn)行了。同樣，我們可以把所有具備調(diào)試功能的選項取消，比如藍(lán)屏?xí)r出現(xiàn)的memory.dmp，可在“系統(tǒng)屬性”對話框中選擇“高級”選項卡，單擊“啟動和故障恢復(fù)”欄中的“設(shè)置”按鈕，并在彈出的“啟動和故障恢復(fù)”對話框中選擇“寫入調(diào)試信息”為“無”(如圖5)。(11)啟動硬盤/光驅(qū)DMA模式打開“系統(tǒng)屬性”對話框，選擇“硬件”選擇卡中的“設(shè)備管理器”按鈕，打開“設(shè)備管理器”窗口，在設(shè)備列表中選擇“IDEATA/ATAPI控制器”，雙擊“主要IDE通道”或“次要IDE通過”，在其屬性對話框的“高級設(shè)置”選項卡中檢查DMA模式是否已啟動，一般來說如果設(shè)備支持，系統(tǒng)就會自動打開DMA功能，如果沒有打開可將“傳輸模式”設(shè)為“DMA(若可用)”。(12)關(guān)掉不用的設(shè)備WindowsXP總是盡可能為電腦的所有設(shè)備安裝驅(qū)動程序并進(jìn)行管理，這不僅會減慢系統(tǒng)啟動的速度，同時也造成了系統(tǒng)資源的大量占用。針對這一情況，你可在設(shè)備管理器中，將PCMCIA卡、調(diào)制解調(diào)器、紅外線設(shè)備、打印機(jī)端口(LPT1)或者串口(COM1)等不常用的設(shè)備停用，方法是雙擊要停用的設(shè)備，在其屬性對話框中的“常規(guī)”選項卡中選擇“不要使用這個設(shè)備(停用)”。在重新啟動設(shè)置即可生效，當(dāng)需要使用這些設(shè)備時再從設(shè)備管理器中啟用它們。(13)關(guān)閉錯誤報告當(dāng)應(yīng)用程序出錯時，會彈出發(fā)送錯誤報告的窗口，其實這樣的錯誤報告對普通用戶而言幾乎沒有任何意義，關(guān)閉它是明智的選擇。在“系統(tǒng)屬性”對話框中選擇“高級”選項卡，單擊“錯誤報告”按鈕，在彈出的“錯誤匯報”對話框中，選擇“禁用錯誤匯報”單選項，最后單擊“確定”即可。另外我們也可以從組策略中關(guān)閉錯誤報告：從“運(yùn)行”中鍵入“gpedit.msc”，運(yùn)行“組策略編輯器”，展開“計算機(jī)配置→管理模板→系統(tǒng)→錯誤報告功能”，雙擊右邊設(shè)置欄中的“報告錯誤”，在彈出的“屬性”對話框中選擇“已禁用”單選框即可將“報告錯誤”禁用。(14)關(guān)閉自動更新“自動更新”功能對許多WindowsXP用戶而言并不是必需的，可將其關(guān)閉以節(jié)省系統(tǒng)資源。在“我的電腦”上單擊鼠標(biāo)右鍵，從快捷菜單中選擇“屬性”命令，選擇“系統(tǒng)屬性”對話框中的“自動更新”選項卡，勾選“關(guān)閉自動更新，我將手動更新計算機(jī)”單選框，單擊“確定”按鈕即可關(guān)閉自動更新功能。如果在“服務(wù)”已經(jīng)將“AutomaticUpdates”服務(wù)關(guān)閉，“系統(tǒng)屬性”對話框中的“自動更新”選項卡就不能進(jìn)行任何設(shè)置了。(15)去掉菜單延遲去掉菜單彈出時的延遲，可以在一定程度上加快XP。要修改的鍵值位置在“HKEY_CURRENT_USER\ControlPanel\Desktop”。修改其下的“MenuShowDelay”鍵，把默認(rèn)的400修改為0，按F5刷新注冊表即可生效。(16)清除預(yù)讀文件WindowsXP的預(yù)讀設(shè)置雖然可以提高系統(tǒng)速度，但是使用一段時間后，預(yù)讀文件夾里的文件數(shù)量會變得相當(dāng)龐大，導(dǎo)致系統(tǒng)搜索花費(fèi)的時間變長。而且有些應(yīng)用程序會產(chǎn)生死鏈接文件，更加重了系統(tǒng)搜索的負(fù)擔(dān)。所以，應(yīng)該定期刪除這些預(yù)讀文件。預(yù)計文件存放在WindowsXP系統(tǒng)文件夾的Prefetch文件夾中，該文件夾下的所有文件均可刪除。(17)關(guān)閉自動播放功能在WindowsXP中，當(dāng)往光驅(qū)中放入光盤或?qū)SB硬盤接上電腦時，系統(tǒng)都會自動將光驅(qū)或USB硬盤掃描一遍，同時提示你是否播放里面的圖片、視頻、音樂等文件，如果是擁有多個分區(qū)的大容量的USB硬盤，掃描會耗費(fèi)很長的時間，而且你得多次手動關(guān)閉提示窗口，非常麻煩。這種情況下我們可以將WindowsXP的自動播放功能關(guān)閉。運(yùn)行“組策略”程序。在組策略窗口左邊欄中，打開“計算機(jī)配置”，選擇“管理模板”下的“系統(tǒng)”，然后在右邊的配置欄中找到“關(guān)閉自動播放”并雙擊它，會彈出“關(guān)閉自動播放屬性”對話框。在其中“設(shè)置”選項卡中選擇“已啟用”，“關(guān)閉自動播放”下拉列表中選擇“所有驅(qū)動器”(如圖6)。這樣以后就不用擔(dān)心WindowsXP的“自動播放”功能帶來的麻煩了。如果你只是想禁止系統(tǒng)掃描某個驅(qū)動器(如USB硬盤)上的文件，可采用下面的方法。先連上你的USB硬盤，讓系統(tǒng)將它識別出來。然后打開“我的電腦”，選擇USB硬盤上的某個分區(qū)，按鼠標(biāo)右鍵，會彈出磁盤屬性窗口，選取“自動播放”選項卡，將所有內(nèi)容的類型都選擇為不執(zhí)行操作。如果USB硬盤有多個分區(qū)，對所有分區(qū)都進(jìn)行同樣的操作，這樣當(dāng)你將USB驅(qū)動器拔掉再重新接上時，系統(tǒng)會將USB硬盤識別出來，而不會反復(fù)問你是否播放USB硬盤中的文件了。3.加快關(guān)機(jī)速度WindowsXP的關(guān)機(jī)速度要慢于啟動速度，特別有些任務(wù)還需要手工結(jié)束，更加延緩了關(guān)機(jī)速度。因此，要加快關(guān)機(jī)速度，首先要開啟WindowsXP的自動結(jié)束任務(wù)功能。具體步驟是：從注冊表中找到“HKEY_CURRENT_USER\ControlPanel\Desktop”，把“AutoEndTasks”的鍵值設(shè)置為1即可。然后再修改“HungAppTimeout”為“4000(或更小)”(預(yù)設(shè)為5000)，該鍵值同樣也在“HKEY_CURRENT_USER\ControlPanel\Desktop”下；最后一步再找到“HKEY_LOCAL_MACHINE\System\CurrentControlSet\Control\”，同樣把WaitToKillServiceTimeout設(shè)置為“4000”；通過這樣設(shè)置后的關(guān)機(jī)速度明顯要加快了。夠全面吧~~◆二、硬件優(yōu)化設(shè)置◆1、關(guān)掉不用的設(shè)備

在設(shè)備管理器中，將PCMCIA卡、調(diào)制解調(diào)器、紅外線設(shè)備、打印機(jī)端口(LPT1)或者串口(COM1)等不常用的設(shè)備停用，在要停用設(shè)備屬性對話框中的“常規(guī)”選項卡中選擇“不要使用這個設(shè)備(停用)”。當(dāng)需要使用這些設(shè)備時再從設(shè)備管理器中啟用它們?！?、內(nèi)存性能優(yōu)化

WindowsXP中有幾個選項可以優(yōu)化內(nèi)存性能，它們?nèi)荚谧员硐旅嫖恢茫篐KEY_LOCAL_MACHINESYSTEMCurrentControlSetControlSession

ManagerMemory

Management

1）禁用內(nèi)存頁面調(diào)度（Paging

Executive）

XP會把內(nèi)存中的片斷寫入硬盤，我們可以阻止它這樣做，讓數(shù)據(jù)保留在內(nèi)存中，從而提升系統(tǒng)性能。256M以上內(nèi)存才使用這個設(shè)置。把“DisablePagingExecutive”的值從0改為1就可以禁止內(nèi)存頁面調(diào)度了。

2）提升系統(tǒng)緩存

必須有256M以上的內(nèi)存，才激活它。把LargeSystemCache鍵值從0改為1，一般來說，這項優(yōu)化會使系統(tǒng)性能得到相當(dāng)?shù)奶嵘灿锌赡軙鼓承?yīng)用程序性能降低。

3）輸入/輸出性能

內(nèi)存大于256M才更改這里的值，這個優(yōu)化只對server（服務(wù)器）用戶才有實在意義，它能夠提升系統(tǒng)進(jìn)行大容量文件傳輸時的性能。建一個DWORD（雙字節(jié)值）鍵值，命名為IOPageLockLimit，數(shù)值設(shè)8M－16M字節(jié)之間性能最好，具體設(shè)什么值，可試試哪個值可獲得最佳性能。這個值是用字節(jié)來計算的，比如你要分配12M，就是12×1024×1024，也就是12582912?！?、啟動硬盤/光驅(qū)DMA模式

“系統(tǒng)屬性”－“硬件”－“設(shè)備管理器”，在設(shè)備列表中選擇“IDE

ATA/ATAPI控制器”，雙擊“主要

IDE

通道”或“次要

IDE

通道”，在其屬性對話框的“高級設(shè)置”選項卡中檢查DMA模式是否已啟動，一般來說如果設(shè)備支持，系統(tǒng)就會自動打開DMA功能，如果沒有打開可將“傳輸模式”設(shè)為“DMA（若可用）”（在BIOS里也應(yīng)該要先設(shè)為支持DMA）。

◆4、關(guān)閉自動播放功能

運(yùn)行“組策略”程序,在組策略窗口左邊欄中打開“計算機(jī)配置”，選擇“管理模板”下的“系統(tǒng)”，然后在右邊的配置欄中找到“關(guān)閉自動播放”并雙擊它，會彈出“關(guān)閉自動播放屬性”對話框，在其中“設(shè)置”選項卡中選擇“已啟用”，“關(guān)閉自動播放”下拉列表中選擇“所有驅(qū)動器”。

◆5、設(shè)置二級緩存容量

WindowsXP有時無法自動檢測處理器的二級緩存容量，需要我們手動設(shè)置。運(yùn)行注冊表編輯器，找到HKCU_LOCAL_MACHINESYSTEMCurrentControlSetControlSession

ManagerMemory

Management,選擇Dword值SecondLevelDataCache（如果沒有就新建這個值），修改這個值（填時使用10進(jìn)制）為你的CPU的二級緩存的大小，比如你的CPU的二級緩存是256KB，就修改Dword值SecondLevelDataCache為10進(jìn)制的256即可。二級緩存大小介紹AMD系列Duron

64KB

K6-3

Thunderbird

AthlonXP

256KB

K6-2

Athlon

512KB；Intel系列CeleronA

Celeron2

128KB

P2

Mobile

P3E(EB)

P4

Willamette

256KB

P2

P3(katmai)

P4(Northwood)

512KB。使用Winxp的請務(wù)必檢查一下：打開注冊表，找到HKEY_LOCAL_MACHINESOFTWAREMicrosoftWindows

NTCurrentVersion將"RegDone"的數(shù)值，由0改成1才算完成，這個操作很重要，很多奇怪的小毛病因此而解決。◆6、取消微軟的驗證提示

安裝驅(qū)動程式時往往會彈出窗口說程序沒有經(jīng)過微軟的驗證，我們可以在控制面板—系統(tǒng)—硬件—設(shè)備管理員—驅(qū)動程序簽名，取消。

◆7、為IRQ中斷請求排優(yōu)先次序

計算機(jī)的每一個主要部件都設(shè)了個IRQ中斷號。這里就是要通過修改每個IRQ請求的優(yōu)先次序達(dá)到優(yōu)化目的。這里主要的優(yōu)化對象是系統(tǒng)CMOS實時鐘，它通過