检查已安装程序的名称、版本号及版本详情-ITADN社区

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本工具用于快速查看系统中所有已安装软件的详细信息，包括名称、版本号等关键数据，帮助用户轻松掌握计算机软硬件配置状况。以下是检测已安装的CAD版本（通过检查注册表信息）的方法： ```vb Private Sub Button1_Click(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles Button1.Click 获取软件安装注册表根结点，此处以AutoCAD为例。 Dim key As Global.Microsoft.Win32.RegistryKey = Global.Microsoft.Win32.Registry.LocalMachine.OpenSubKey(SOFTWARE\Autodesk\AutoCAD) 获取所有版本列表名称（即获取子项名称） Dim subKeyNames As String() = key.GetSubKeys() 如果只检测是否已经安装了CAD，可以判断subKeyNames的元素个数：如果大于0，则表示已安装；否则未安装。 MessageBox.Show(已安装AutoCAD版本数量： & subKeyNames.Length) 输出每个CAD版本的信息 For Each str In subKeyNames 显示当前处理的版本号，例如R17.2 MessageBox.Show(版本号： & str) Dim key2 As Global.Microsoft.Win32.RegistryKey = key.OpenSubKey(str) 获取子项数组 Dim strArray2 As String() = key2.GetSubKeys() For Each str2 In strArray2 打开当前子键以只读方式访问 Dim key3 As Global.Microsoft.Win32.RegistryKey = key2.OpenSubKey(str2) 获取版本名称，例如AutoCAD 2009 Dim str3 As String = key3.GetValue(ProductName).ToString() MessageBox.Show(版本名称： & str3) Next Next End Sub ``` 这段代码通过遍历注册表中的特定路径来检测安装的AutoCAD版本，并输出每个已安装版本的具体信息。

Android 获取应用程序的版本号和版本名称

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本教程详细介绍如何在Android开发中获取应用的版本号与版本名称，帮助开发者轻松实现软件内部信息读取功能。使用包管理器 package com.liunan.myfirstapp.util; import android.content.Context; import android.content.pm.ApplicationInfo; import android.content.pm.PackageInfo; import android.content.pm.PackageManager; /** * Created by 刘楠 on 2016-03-22. */ public class PackageUtils { /** * 获取版本名称 */ public static String getVersionName(Context context) { PackageManager packageManager = context.getPackageManager(); try { PackageInfo packageInfo = packageManager.getPackageInfo(context.getPackageName(), 0); return packageInfo.versionName; } catch (Exception e) { // 处理异常情况 return null; } } }

检查已安装TensorFlow版本的方法示例

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本文介绍了如何查询系统中已经安装的TensorFlow版本的具体方法和示例代码，帮助开发者快速了解当前环境中的TensorFlow状态。由于TensorFlow版本不同,一些函数的调用可能会有所变化。为了确认当前安装的TensorFlow版本，可以在终端输入以下命令： ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 要查询TensorFlow的安装路径，请使用： ```python print(tf.__path__) ``` 根据你的具体情况选择合适的命令来安装特定版本的TensorFlow： - 对于Python 2.7且仅支持CPU，可以运行 `pip install tensorflow==1.2`。 - 如果你使用的是Python 3.n并且只希望在CPU上运行，则应执行 `pip3 install tensorflow==1.2`。 - 若你需要GPU支持，请尝试安装命令：`pip install tensorflow-gpu==1.2`。

详细教程：TensorFlow 2.0.0 的安装与检查版本

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本教程详尽介绍了如何在本地计算机上安装TensorFlow 2.0.0，并提供了验证安装成功及查看已安装版本的方法。 TensorFlow 是机器学习和深度学习领域中重要的框架之一。接下来详细介绍如何安装 TensorFlow 2.0.0，并确保解决你在安装过程中可能遇到的问题。这里指定的是 Python3.6 版本，后续会介绍在 Python3.7 环境下安装 TensorFlow 的方法。 1. 下载 Anaconda3。 2. 安装完成后，在菜单列表中找到 Anaconda Prompt。 3. 打开 Anaconda Prompt，首先创建一个用于 TensorFlow 的虚拟环境。检查当前已安装的环境：`conda info --envs` 4. 创建 TensorFlow 虚拟环境命令为：`conda create -n tensorflow_env python=3.6` 请注意替换上述步骤中的具体指令以符合你的需求和操作系统类型。

检查安装包名称.apk

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这段内容看起来像是一个应用程序安装文件的名字，而不是具体要求提供关于应用特性的描述。如果需要为“检查安装包名称.apk”编写简介的话，可以这样来写：此APK文件用于安装特定软件或应用至安卓设备。详情请确认文件来源与安全性后安装。查看安装包名称。

检查TensorFlow的版本和安装位置

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本文将指导读者如何快速检查已安装TensorFlow库的版本信息以及其在系统中的具体安装路径，帮助开发者确保项目环境的一致性。在Python环境中检查TensorFlow的版本和安装路径是了解系统配置的基本步骤之一，这有助于确保你正在使用的TensorFlow版本与你的硬件兼容，并且已经正确安装。以下是几种查看TensorFlow版本和安装路径的方法。你可以通过导入TensorFlow库并使用内置属性来获取这些信息。在Python交互式环境中，如Jupyter notebook或命令行Python shell中执行以下代码： 1. 导入TensorFlow库： ```python import tensorflow as tf ``` 2. 使用`tf.__version__`查看TensorFlow的版本： ```python tf.__version__ ``` 这将返回当前安装的TensorFlow版本号，例如“2.8.0”。 3. 使用`tf.__path__`查看TensorFlow的安装路径： ```python tf.__path__ ``` 这将返回一个包含TensorFlow库所在目录的列表。如果你想确认是否已正确安装了支持GPU的TensorFlow，可以使用以下命令： 1. 对于GPU版本的TensorFlow，运行： ```bash pip3 show tensorflow-gpu ``` 这会显示关于`tensorflow-gpu`包的信息，包括版本、大小、安装路径等。 2. 对于非GPU版本的TensorFlow，运行： ```bash pip3 show tensorflow ``` 另外，如果你想查看系统中可用的设备（包括CPU和GPU），可以使用TensorFlow的`device_lib`模块： 1. 在Python环境中： ```python from tensorflow.python.client import device_lib device_lib.list_local_devices() ``` 这将打印出所有本地设备的信息，包括设备类型（CPU或GPU）、名称、计算能力等。例如，如果你有GPU设备，你会看到类似以下的输出： ``` 2019-05-18 21:36:53.492143: I tensorflowcoreplatformcpu_feature_guard.cc:140] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA 2019-05-18 21:36:53.606863: I tensorflowstream_executorcudacuda_gpu_executor.cc:898] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero 2019-05-18 21:36:53.607366: I tensorflowcorecommon_runtimegpugpu_device.cc:1356] Found device 0 with properties: name: GeForce MX150 major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.341 pciBusID: 0000:01:00.0 totalMemory: 1.96GiB freeMemory: 1.27GiB ... ``` 这些信息显示了你的GPU型号、计算能力、可用内存等。总结来说，检查TensorFlow版本和安装路径是确保你能够有效地利用它进行机器学习项目的关键步骤。通过上述方法，你可以确认安装的TensorFlow版本是否与你的硬件兼容，并了解如何优化性能。对于GPU支持的TensorFlow而言，还需要注意GPU驱动、CUDA及cuDNN版本之间的兼容性问题。

已安装程序列表获取1.2.7版本

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已安装程序列表获取1.2.7版本是一款用于查看和管理设备上已安装应用程序信息的小工具。用户可以轻松地浏览、搜索应用并进行相应操作，优化手机存储空间。在Windows命令行脚本中获取已安装程序列表的方法有四种：wmic命令、PowerShell直接查询、通过PowerShell读取注册表以及使用reg命令读取注册表。实际上，前两种方法（即wmic命令与PowerShell直接查询）本质上是相同的。第三种方法由于无法被cmd或bat批处理文件调用而显得不太实用。因此，在这种情况下，采用reg命令来获取已安装程序列表是最为现实的解决方案。以下是这四种方式的具体语法： 1. 使用wmic命令： ``` wmic /output:D:\InstalledSoftwareList.txt product get name ``` 2. 通过PowerShell直接查询（与第一种方法等效）： ``` Get-WmiObject -Class Win32_Product | Select-Object -Property Name > D:\InstalledSoftwareList.txt ``` 3. 使用PowerShell读取注册表，该方式不适用于cmd/bat批处理文件调用。 4. 通过reg命令查询注册表（推荐用于cmd或bat脚本）： ``` reg query HKLM\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Installer\UserData\S-1-5-18\Products /s reg query HKLM\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Uninstall /s reg query HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Uninstall /s reg query HKLM\SOFTWARE\Wow6432Node\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Uninstall /s ``` 以上就是获取已安装程序列表的四种方法，其中使用reg命令查询注册表是最适合在cmd或bat批处理文件中使用的。

Android：查看已安装应用程序权限详情的方法

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本文介绍了如何在Android设备上查看已安装应用所申请的各项系统权限，帮助用户更好地了解和管理手机安全。 Android App可以检查所有已安装应用申请的权限详情。

查看已安装应用程序的包名及SHA1码

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本文将指导用户如何查看已经安装在设备上的应用程序的包名以及获取其SHA1编码，确保应用安全与兼容性。用户需要了解如何在百度地图和高德地图上获取SHA1编码，并查看已安装应用的包名及对应的SHA1码。

SWMM5安装程序版本

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SWMM5安装程序版本是指用于安装Storm Water Management Model（雨水管理模型）第五版的软件包，适用于进行雨洪管理和水质模拟分析。 SWMM5城市暴雨管理模型的安装程序是一个概念式水文模型，其优势在于能够有效处理城市雨洪问题。

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