BleachBit清理工具导致Windows文件夹视图设置重置问题解析
2025-06-24 00:27:22作者:董斯意
问题背景
在使用BleachBit系统清理工具时,部分Windows用户可能会遇到一个常见问题:系统文件夹的显示模式(如列表、详细信息、图标等视图)被意外重置为系统默认设置。这一问题在BleachBit 4.6.2版本之后开始出现,影响了用户的使用体验。
问题根源分析
经过技术分析,此问题主要与BleachBit中的两个关键清理选项有关:
-
Shellbags清理功能:位于BleachBit原生"Windows资源管理器"分类下,该功能会清除Windows系统中存储的文件夹视图设置历史记录。Shellbags是Windows用来记录用户对各个文件夹视图偏好设置的数据库。
-
Winapp2.ini中的文件夹视图设置清理:当用户启用了Winapp2.ini扩展清理规则后,"Microsoft Windows"分类下的"Windows Shell - Folder View Settings"选项也会影响文件夹视图设置。
解决方案
要解决文件夹视图被重置的问题,用户可以采取以下步骤:
-
检查Winapp2.ini设置:
- 如果使用了Winapp2.ini扩展清理规则,应取消勾选"Microsoft Windows"分类下的"Windows Shell - Folder View Settings"选项
-
调整原生清理选项:
- 在BleachBit主界面的"Windows资源管理器"分类中
- 找到并取消勾选"Shellbags"清理选项
-
版本兼容性考虑:
- 对于特别重视文件夹视图设置的用户,可以考虑暂时停留在4.6.2版本
- 或者在使用新版本时,仔细检查上述两个关键选项的状态
技术原理深入
Windows系统通过多种机制保存用户的文件夹视图偏好:
- Shellbags:存储用户对特定文件夹路径的视图设置,包括排序方式、列宽、视图模式等
- 注册表项:部分全局视图设置保存在注册表中
- 桌面.ini文件:某些文件夹中可能包含自定义视图设置
BleachBit作为系统清理工具,其设计初衷是清除可能包含隐私信息的系统痕迹。然而,某些清理操作会无意中删除这些视图偏好设置,导致系统恢复默认视图。
最佳实践建议
- 选择性清理:根据实际需求,只启用确实需要的清理选项
- 定期备份:对于重要的系统设置,建议定期备份注册表中相关键值
- 分步测试:在全面清理前,可以先测试单个清理选项的效果
- 关注更新日志:留意新版本中关于系统设置清理的变更说明
通过理解这些技术细节和采取适当的预防措施,用户可以在享受BleachBit清理功能的同时,避免不必要的系统设置重置问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
421
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
330
暂无简介
Dart
686
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869