BeyondCompare安装(永久免费使用+全网最详细版)

BeyondCompare安装(永久免费使用+全网最详细版)

一.下载:

官网下载(速度较慢):
https://www.scootersoftware.com/download.php

在这里插入图片描述

二.安装(无脑下一步即可)

三.永久免费使用:

    1. 在搜索栏中输入 regedit ,打开注册表
    1. 删除项目:计算机 \HKEY_CURRENT_USER\Software\ScooterSoftware\Beyond Compare 4\CacheId

修改注册表

在这里插入图片描述

四.每周自动删掉CacheId:

1.创建删除CacheId脚本,命名为freshBeyondcompare4.bat(注意:这里不要放在有中文路径的文件夹下)

```python # 内容如下: reg delete "HKEY_CURRENT_USER\Software\Scooter Software\Beyond Compare 4" /v CacheID /f ``` 如图所示: 
在这里插入图片描述

2.创建计划任务,每天自动运行一次(windows下)

a.打开任务计划程序:

此电脑—右键-管理

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b.创建基本任务(名称可自行命名):

在这里插入图片描述

c.设置(任务时间可以自行设定)

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d.设置脚本并完成操作:

在这里插入图片描述


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3.完成并进行测试:

测试任务效果,右键点击运行看结果(立即运行)

在这里插入图片描述
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五.查看BeyondCompare

一直显示是试用30天

在这里插入图片描述
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附言:

这里也可以不用创建定时删除任务,可以手动点击freshBeyondcompare4.bat 脚本,一样的效果。

在git中配置BeyondCompare(git打开BeyondCompare解决冲突)可以参考下篇博客:git配置BeyondCompare解决冲突(全网最细讲解,亲测有用,windows版本)

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全网最全!Python、PyTorch、CUDA 与显卡版本对应关系速查表

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摘要:搞深度学习,最痛苦的不是写代码,而是配环境! “为什么我的 PyTorch 认不出显卡?” “新买的显卡装了旧版 CUDA 为什么报错?” 本文提供一份保姆级的版本对应关系速查表,涵盖从 RTX 50 系列 (Blackwell) 到经典老卡的软硬件兼容信息。建议收藏保存,每次配环境前查一下,能省下大量的排坑时间! 🗺️ 核心逻辑图解 在看表格前,先理清显卡架构的代际关系与 CUDA 版本的强绑定逻辑。 📊 一、PyTorch 版本对照表 (推荐) PyTorch 是目前兼容性最好的框架,只要 CUDA 驱动版本 足高,通常都能向下兼容。对于使用最新硬件(如 RTX 50 系)的用户,请务必使用 2.4 或更高版本。 PyTorch 版本Python 版本推荐 CUDA适用显卡建议2.

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