彻底关闭Win10中烦人的365 Copilot弹窗的6种方法

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帮我开发一个Windows系统优化小工具,用于帮助普通用户一键禁用各类系统弹窗和推送功能。系统交互细节:1.提供常见弹窗类型选择 2.显示当前系统状态 3.一键禁用功能 4.支持恢复默认设置。注意事项:需要管理员权限运行
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最近很多Win10用户在系统升级后都遇到了Microsoft 365 Copilot频繁弹窗的问题,这个功能虽然智能,但频繁的打扰确实影响工作效率。经过实测,我总结了6种有效的关闭方法,从简单隐藏到彻底禁用一应俱全。

  1. 任务栏临时隐藏是最简单的解决方案,只需右键任务栏取消勾选相关选项。但这个方法只是隐藏入口,Copilot功能仍在后台运行。
  2. 组策略彻底禁用是最推荐的方式,通过系统内置的组策略编辑器可以完全关闭Copilot。操作时需要管理员权限,设置完成后需要重启生效。这个方法禁用后连快捷键都会失效,适合希望一劳永逸的用户。
  3. 注册表修改是另一种彻底禁用的方法,适合熟悉注册表操作的高级用户。要注意修改前最好备份注册表,避免误操作导致系统问题。注册表修改同样需要重启才能生效。
  4. 在Office应用内单独关闭比较有针对性,适合只需要在特定办公软件中禁用Copilot的用户。每个Office应用都需要单独设置,设置后只需重启对应应用即可。
  5. PowerShell命令方式适合喜欢命令行操作的技术用户,一条简单的命令就能完成设置。需要注意的是有些组织环境可能限制了PowerShell的执行权限。
  6. 完全卸载Copilot是最彻底的做法,但可能会影响其他Office组件的正常使用。建议只有在确定完全不需要Copilot功能时才选择这个方法。

每种方法都有其适用场景,普通用户推荐使用组策略方式,技术用户可以选择注册表或PowerShell。如果只是临时需要隐藏,任务栏设置就足够了。

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【选型】地瓜机器人RDK系列选型指南:X3 vs X5 vs S100 vs S100P(含资源对比图)

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在机器人开发领域,地瓜机器人(D-Robotics)凭借其“RDK(Robot Developer Kit)”系列开发套件,已成为众多开发者和创业团队的首选平台。从轻量级边缘计算到高性能具身智能,地瓜机器人已构建了覆盖多场景的完整产品线,致力于为开发者提供高性价比、高集成度、高扩展性的解决方案。其核心芯片“旭日®”系列持续迭代,推动AI与机器人深度融合,助力实现从感知到控制的全链路自主化。 本文将深入对比当前主流的四款RDK开发套件:RDK X3、RDK X5、RDK S100、RDK S100P,并提供详细的资源对比图与应用场景分析,帮助你快速完成技术选型,降低开发门槛,提升项目落地效率。 一、产品定位概览 在深入参数前,先明确每款产品的核心定位,以便根据项目阶段、预算和性能需求做出合理选择。 ● RDK X3:轻量级边缘AI计算模组,适合入门级机器人、智能摄像头、无人机等低功耗、小体积场景。是初学者和教育项目的理想起点,具备基础AI推理能力,可快速搭建视觉识别系统。 ● RDK

基于西门子S7-1200FC PLC与松下机器人Profinet通信实现机器人外部自动控制应用

⒈训练主题 通过西门子S7-1200 PLC与松下机器人Profinet通信实现机器人的外部自动化控制,应用中程序的调配采用二进制方式,同时PLC需要采集机器人安全作业原点(Home点),保证机器人安全作业,通过PLC的编程调试和机器人的配置实现上述功能。 ⒉软硬件配置 ⑴硬件配置 ①机器人控制系统:TM1800G3机器人:YA-1VAR81;机器人连接电缆:TSMWU894LM;电缆单元:TSMWU600;200V/380V变压器:TSMTR010HGG;RT轴焊丝盘架(刚用):TSMYU204;校枪尺:AXU01727T;机器人通信装置(Profinet):TSMYU965,产品实物如下图。 ②西门子PLC:CPU 1214FC DC/DC/RLY,型号:6ES7 214-1HF40-0XB0。 ③按钮:若干。 ④调试电脑1台,注意电脑IP地址在同一个网段(IP:192.168.0.***),子网掩码为:255.255.255.

从零开始:Stable Diffusion API本地部署与实战调用指南

1. 环境准备与本地部署 想要玩转Stable Diffusion API,第一步得先把环境搭建好。这就像你要做菜,总得先有个厨房对吧?我推荐直接从GitHub克隆官方stable-diffusion-webui项目,这是最稳妥的选择。不过要注意,你的显卡最好是NVIDIA的,显存至少4GB起步,不然跑起来会非常吃力。 安装过程其实比想象中简单。先确保系统有Python 3.10.6,然后按顺序执行这几个命令: git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git cd stable-diffusion-webui pip install -r requirements.txt 启动时有个关键点要注意:必须加上--api参数!这个参数就像是打开大门的钥匙,不加的话API功能就用不了。启动命令长这样: python launch.py --api 第一次运行会自动下载模型文件,文件比较大可能要等一会儿。我遇到过下载卡住的情况,这时候可以手动把模型文件放到models/Stable-dif

宇树G1机器人强化学习训练完整实战教程

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0. 前言 人形机器人的运动控制一直是机器人领域的重要挑战,而强化学习为解决这一问题提供了强有力的工具。本教程将基于宇树G1人形机器人,从基础的强化学习环境搭建开始,逐步深入到高自由度模型的训练配置、奖励函数设计与优化,最终实现复杂动作的训练控制。作者看到一个很棒的系列,所以针对性的对文章内容进行了整理和二次理解,方便大家更好的阅读《不同自由度的宇树G1机器人强化学习训练配置及运行实战 + RSL-RL代码库问题修复》、《宇树G1机器人强化学习训练奖励函数代码架构 + 创建新的奖励函数(1)》、《RL指标分析与看板应用 — 宇树G1机器人高自由度模型强化学习训练实战(3)》、《调参解析 — 宇树G1机器人高自由度模型强化学习训练实战(4)》、《舞蹈训练?手撕奖励函数 — 宇树G1机器人高自由度模型强化学习训练实战(5)》。 1. 强化学习训练环境配置 1.1 基础环境搭建 宇树机器人的强化学习训练基于Isaac Gym物理仿真环境和RSL-RL强化学习框架。首先需要确保这两个核心组件正确安装和配置。 在开始训练之前,我们通过简单的命令来启动12自由度G1机器人的基础训练: