Cómo eliminar la configuración infantil en un teléfono vivo
Si te refieres al método para salir del modo infantil/centro de aprendizaje:
1 En la página de inicio del modo infantil, haz clic en el botón salir en la esquina superior derecha.
2. Presione la tecla de retorno o haga un gesto de retorno (deslice el dedo hacia los lados o hacia arriba) - haga clic en "Salir" - verifique su huella digital o contraseña para salir.
Si tiene más dudas sobre el uso, puede ir al sitio web oficial de vivo--Mi--Servicio al cliente en línea--Ingrese el manual y consulte el servicio al cliente en línea para obtener comentarios.
上篇: ¿Dónde puedo configurar un protector de pantalla para mi computadora portátil en W10? 下篇: La diferencia entre multiproceso y multiproceso de Python Multiprocesamiento GIL en Python Debido a razones históricas (GIL), el multiproceso de Python es muy indeseable. GIL permite que Python use solo un núcleo de CPU a la vez, y su algoritmo de programación es simple y tosco: cuando hay varios subprocesos, deje que cada subproceso se ejecute durante un período de tiempo t, luego suspenda el subproceso a la fuerza y luego ejecute otros subprocesos. y así sucesivamente hasta que todos los subprocesos hayan terminado de ejecutarse. De esta manera, la "localidad" del sistema informático no se puede utilizar de manera efectiva y el cambio frecuente de subprocesos no es amigable para el caché, lo que resulta en un desperdicio de recursos. Se dice que Python una vez implementó un intérprete de Python que eliminaba el GIL, pero el efecto no fue tan bueno como el del intérprete GIL, por lo que fue abandonado. Más tarde, Python lanzó oficialmente la solución de "usar múltiples procesos en lugar de múltiples subprocesos". El paquete concurrent.futures también apareció en Python3, para que los programas que escribimos puedan lograr "simplicidad y rendimiento". Colas de multiprocesamiento/multiproceso En general, la regla general para escribir programas concurrentes en Python es: usar multiprocesamiento para tareas de computación intensiva y usar multiprocesamiento o multiproceso para tareas de IO intensiva. Además, debido a que implica compartir recursos, se requieren una serie de pasos problemáticos, como bloqueos de sincronización, y la escritura de código no es intuitiva. Otra buena forma es utilizar una cola multiproceso/multiproceso, que puede evitar el método de bloqueo engorroso e ineficiente. A continuación se explica cómo utilizar Queue Multiprocess para manejar tareas intensivas de IO en Python 2. Supongamos que necesitamos descargar y analizar varias páginas web. El enfoque de proceso único es ineficiente, por lo que debemos utilizar multiproceso/multiproceso. Podemos inicializar una cola de tareas que almacena una serie de dest_urls, iniciar cuatro procesos al mismo tiempo, obtener tareas de la cola de tareas y ejecutarlas, almacenar los resultados en la cola de resultados y finalmente analizar los resultados en la cola de resultados. Finalmente cierra ambas colas. A continuación se muestra un código lógico principal.