博客
关于我
解决: Mysql安装时mysqld.exe报`应用程序无法正常启动(0xc000007b)`的问题
阅读量:741 次
发布时间:2019-03-22

本文共 500 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

在某些情况下,用户可能会误解自己的显存容量,具体表现为通过资源管理器查看文件夹大小时显示不符实际的现象。这一点主要是由于操作系统的显示设置导致的。以下将详细介绍解决此问题的具体方法:

首先,建议用户下载并解压最新版本的 DirectX Repair 工具可从以下链接获取:[链接] 提取码:p1a8。如果操作系统本身已包含最新版本的 DirectX,使用方法一将直接适用,若不行,可按方法二进行操作。

第一种方法:以管理员身份运行修复工具。

  • 解压完毕后,找到 DirectDraw\DirectX(version)\samples\dxsetup\ddSetup.exe 或 DirectX Repair.exe 文件。
  • 右键点击该文件,选择“以管理员身份运行”。
  • 按照弹出的窗口指引完成安装过程。
  • 第二种方法:通过资源管理器设置。

  • 在资源管理器中,将目标文件夹右键点击,选择“属性”。
  • 切换到“显示”选项卡,取消勾选“计算所有子项”的选项。
  • 点击“确定”,即可看到不包含子文件大小的文件夹容量。
  • 以哪种方法进行操作取决于个人偏好。希望这些建议能有效解决问题。如还有其他疑问,请随时联系技术支持团队。

    转载地址:http://esxwk.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    pandas :如何删除以NaN为列名的多个列?
    查看>>
    pandas :我如何对堆叠的条形图进行分组?
    查看>>
    pandas :按移位分组和累加和(GroupBy Shift And Cumulative Sum)
    查看>>
    pandas :检测一个DF和另一个DF之间缺失的列
    查看>>
    Pandas-从具有嵌套列表列表的现有列创建动态列时出错
    查看>>
    Pandas-通过对列和索引的值求和来合并两个数据框
    查看>>
    pandas.columns、get_dummies等用法
    查看>>
    pandas.DataFrame.copy(deep=True) 实际上并不创建深拷贝
    查看>>
    pandas.read_csv()的详解-ChatGPT4o作答
    查看>>
    PANDAS.READ_EXCEL()输出‘;溢出错误:日期值超出范围‘;而不存在日期列
    查看>>
    pandas100个骚操作:再见 for 循环!速度提升315倍!
    查看>>
    Pandas:如何根据其他列值的条件对列进行求和?
    查看>>
    Pandas:对给定列求和 DataFrame 行
    查看>>
    Pandas、groupby 和特定月份的求和
    查看>>
    Pandas、Matplotlib、Pyecharts数据分析实践
    查看>>
    Pandas中文官档 ~ 基础用法1
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法2
    查看>>
    SpringBoot+Vue+OpenOffice实现文档管理(文档上传、下载、在线预览)
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法5
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法6
    查看>>