Blue Screen Of Death ( BSOD ) 错误信息解析解释

本文涉及的产品
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: 这几天是我们毕业设计最后的也是最紧张的时间,但是今天我很幸运,和老师交流了一下,下个礼拜的周三我们的开始答辩了,不过我相信答辩我应该是不怕什么的。

BlueScreenOfDeath

这几天是我们毕业设计最后的也是最紧张的时间,但是今天我很幸运,和老师交流了一下,下个礼拜的周三我们的开始答辩了,不过我相信答辩我应该是不怕什么的。而且我相信我也能胜利。因为我自信。
所以今天的心情很好,好久没有去图书馆了,就到图书馆看看书,看到了CSDN推荐的《程序员》(2006.6),其中有一篇文章《如何调试Windows子系统的服务器进程CSRSS.exe》(文:张银奎),不得不说这篇文章是很牛,我看了半天发现自己好像什么都不是,所以更需要学习了,没有办法先做一点学习笔记记录吧!
上面的图,我想很多人都见识过了吧,就是MS有名的“蓝屏”,而STOP一行显示的就是蓝屏信息代码了,如果像知道怎么回事的话,根据这个东西,你也许可以检查到你的问题所在,OK,我们就先学习学习这里的东西吧!
BSOD Technology Information(图上红线标示):
STOP:ox000000D1(0x00000000,0xF73120AE,0xC0000008,0xC0000000)
1
蓝屏停止码
2
被终止的进程对象
3
该进程的EPROCESS结构指针
4
该进程的映像名称
5
包含解释信息的字符串
 
如果你想调试以上的信息,那么你可以使用Windbg来进行内核调试或使用DUMP文件可以观察这些信息。
windbg你可以到microsoft下载,不过你也可以使用BlueScreen Screen Saver来进行屏幕街图浏览,这样你就可以将你的信息上传到网络上,让大家帮你解决问题。你说呢?
 
BlueScreen Screen Saver下载地址:
Download: http://www.sysinternals.com/Utilities/BlueScreen.html
 
总结:
这些信息我用google和baidu没有检查出来,即使以前我也很少查到相关资料,怎么说呢?也许是自己比较懒吧,但是看了这篇文章后,我觉得还是得好好学习了!很多东西不是自 己不会,而是自己比较少钻研,而且我也下载到了清华大学的“软件工程师”的教程,里面有一句话:入门容易,深入难!
Yes,that’s right!How about you?
 
 
目录
相关文章
|
7月前
|
Python
选择和过滤数据DataFrame信息案例解析
该文介绍了如何使用pandas处理DataFrame数据。首先,通过创建字典并调用pd.DataFrame()函数转换为DataFrame。接着展示了使用loc[]选择年龄大于30的记录,iloc[]选取特定位置行,以及query()根据字符串表达式筛选(年龄大于30且城市为北京)数据的方法。
133 1
|
7月前
|
Python
查看DataFrame信息案例解析
该文介绍了如何使用pandas库查看DataFrame信息。首先,导入pandas并创建一个字典,将字典转换为DataFrame,展示了一组包含“姓名”、“年龄”和“城市”列的数据。之后,通过调用DataFrame的info()方法,显示了数据框的详细信息,包括行数、列数及每列的数据类型,如:3行3列,数据类型为1个int64和2个object。
67 0
|
7月前
|
Python
修改DataFrame信息案例解析
【4月更文挑战第9天】该文介绍了如何修改DataFrame信息,首先通过`pd.DataFrame()`将字典转换为DataFrame,然后利用`.loc[]`、`.iloc[]`和`.query()`方法修改特定条件的数据。示例中,更改了年龄大于30的值为31,更新了第1行和第3行数据,以及使用查询语句修改年龄大于30且城市为北京的记录。
55 0
|
7月前
|
Serverless Python
分组和聚合DataFrame信息案例解析
该文介绍了如何使用pandas对DataFrame进行分组和聚合操作。首先,通过创建字典并转换为DataFrame,展示了基础数据结构。接着,利用`groupby()`方法按城市字段进行数据分组,然后应用`mean()`函数计算各城市平均年龄,显示了聚合功能。此外,文中指出还可使用`sum()`、`count()`等其他聚合函数处理分组数据。
79 0
|
2月前
|
自然语言处理 数据可视化 前端开发
从数据提取到管理:合合信息的智能文档处理全方位解析【合合信息智能文档处理百宝箱】
合合信息的智能文档处理“百宝箱”涵盖文档解析、向量化模型、测评工具等,解决了复杂文档解析、大模型问答幻觉、文档解析效果评估、知识库搭建、多语言文档翻译等问题。通过可视化解析工具 TextIn ParseX、向量化模型 acge-embedding 和文档解析测评工具 markdown_tester,百宝箱提升了文档处理的效率和精确度,适用于多种文档格式和语言环境,助力企业实现高效的信息管理和业务支持。
4065 5
从数据提取到管理:合合信息的智能文档处理全方位解析【合合信息智能文档处理百宝箱】
|
2月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 JavaScript
信息论、机器学习的核心概念:熵、KL散度、JS散度和Renyi散度的深度解析及应用
在信息论、机器学习和统计学领域中,KL散度(Kullback-Leibler散度)是量化概率分布差异的关键概念。本文深入探讨了KL散度及其相关概念,包括Jensen-Shannon散度和Renyi散度。KL散度用于衡量两个概率分布之间的差异,而Jensen-Shannon散度则提供了一种对称的度量方式。Renyi散度通过可调参数α,提供了更灵活的散度度量。这些概念不仅在理论研究中至关重要,在实际应用中也广泛用于数据压缩、变分自编码器、强化学习等领域。通过分析电子商务中的数据漂移实例,展示了这些散度指标在捕捉数据分布变化方面的独特优势,为企业提供了数据驱动的决策支持。
122 2
信息论、机器学习的核心概念:熵、KL散度、JS散度和Renyi散度的深度解析及应用
|
2月前
|
人工智能 前端开发 JavaScript
拿下奇怪的前端报错(一):报错信息是一个看不懂的数字数组Buffer(475) [Uint8Array],让AI大模型帮忙解析
本文介绍了前端开发中遇到的奇怪报错问题,特别是当错误信息不明确时的处理方法。作者分享了自己通过还原代码、试错等方式解决问题的经验,并以一个Vue3+TypeScript项目的构建失败为例,详细解析了如何从错误信息中定位问题,最终通过解读错误信息中的ASCII码找到了具体的错误文件。文章强调了基础知识的重要性,并鼓励读者遇到类似问题时不要慌张,耐心分析。
|
2月前
|
存储 编译器 C++
【初阶数据结构】掌握二叉树遍历技巧与信息求解:深入解析四种遍历方法及树的结构与统计分析
【初阶数据结构】掌握二叉树遍历技巧与信息求解:深入解析四种遍历方法及树的结构与统计分析
|
2月前
|
存储 缓存 并行计算
yolov5的train.py的参数信息解析
这篇文章解析了YOLOv5的`train.py`脚本中的参数信息,详细介绍了每个参数的功能和默认值,包括权重路径、模型配置、数据源、超参数、训练轮数、批量大小、图像尺寸、训练选项、设备选择、优化器设置等,以便用户可以根据需要自定义训练过程。
42 0
|
2月前
|
存储 缓存 网络协议
搭建dns服务常见报错--查看/etc/named.conf没有错误日志信息却显示出错(/etc/named.conf:49: missing ‘;‘ before ‘include‘)及dns介绍
搭建dns服务常见报错--查看/etc/named.conf没有错误日志信息却显示出错(/etc/named.conf:49: missing ‘;‘ before ‘include‘)及dns介绍
166 0

推荐镜像

更多