DriverStore Explorer:3步彻底清理Windows驱动垃圾
还在为系统越来越慢、磁盘空间告急而烦恼吗?DriverStore Explorer(RAPR)这款免费开源工具,正是你解决Windows驱动管理难题的终极武器。它能帮你识别冗余驱动、释放宝贵空间,让系统重获新生。
初识神器:界面一览
DriverStore Explorer的主界面设计得相当人性化。中央的表格清晰地列出了所有已安装的驱动程序,包括驱动名称、版本号、提供商、日期和大小等关键信息。右侧的操作面板提供了刷新、添加、安装、删除等核心功能按钮,而左侧则按设备类型对驱动进行了智能分类。
核心区域解析:
- 驱动列表区:以表格形式展示详细驱动信息
- 操作功能区:提供快速管理按钮
- 分类导航区:按硬件类型快速定位
实战操作:三步搞定驱动清理
第一步:快速识别冗余驱动
启动程序后,系统会自动加载当前所有的驱动包。重点关注那些显示"Old Drivers"(旧版本驱动)的条目,这些通常是清理的首选目标。
识别技巧:
- 查看驱动版本号,保留最新版本
- 注意安装日期,删除过时驱动
- 对比文件大小,优先清理大体积包
第二步:安全删除操作
选中需要清理的驱动后,可以通过右键菜单或右侧操作面板执行删除。对于顽固驱动,可以勾选"Force Deletion"强制删除选项。
安全提醒: 删除前务必确认该驱动对应的硬件设备是否还在使用。如果不确定,可以先导出备份再操作。
第三步:验证清理效果
删除完成后,刷新驱动列表,检查已删除的驱动是否已从列表中消失。同时可以观察磁盘空间的变化,确认清理效果。
进阶技巧:效率翻倍秘籍
批量操作省时省力
按住Ctrl键可以多选不连续的驱动包,使用Shift键可以快速选择连续范围的驱动,大幅提升操作效率。
智能筛选精准定位
利用搜索功能,可以按设备类型、提供商名称、版本号等维度快速定位目标驱动,避免在大量驱动中手动查找。
定期维护养成习惯
建议每月检查一次驱动更新情况,每季度进行一次全面驱动审计。特别是在系统重大更新前后,做好驱动备份工作。
风险防控:避免误操作
常见问题解决方案:
- 驱动误删怎么办? 立即进入安全模式,使用系统还原点恢复
- 程序无法启动? 检查是否安装了正确版本的.NET Framework
- 导出文件乱码? 用记事本打开后另存为UTF-8编码
适用场景:不止个人使用
多系统管理
对于需要维护多个Windows系统的用户,DriverStore Explorer提供了统一的管理标准,让驱动管理变得规范有序。
企业环境部署
IT管理员可以利用该工具批量管理多台计算机的驱动状态,统一部署标准驱动配置,提升维护效率。
通过掌握这些实用技巧,你会发现Windows驱动管理原来如此简单。DriverStore Explorer不仅是一款工具,更是你系统维护的得力助手。记住,定期清理是保持系统健康的关键,现在就开始行动吧!
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
