深度一键还原工具文章列表:

• 1、稠密检索新突破：华为掩码自编码预训练模型，大幅刷新多项基准
• 2、没有金刚钻，不揽瓷器活的锔瓷 修补瓷器延续记忆｜匠心
• 3、政务系统上云，备份容灾需要关注哪些内容？
• 4、win10误删文件怎么恢复？简单步骤即可
• 5、电脑数据丢失了怎么恢复数据？一款恢复神器，分分钟找回丢失数据

稠密检索新突破：华为掩码自编码预训练模型，大幅刷新多项基准

机器之心专栏

机器之心编辑部

华为泊松实验室联合北京邮电大学、华为昇思 MindSpore 团队提出了 RetroMAE，在零样本学习与监督学习场景下均展现了极强的稠密检索性能。

稠密检索是搜索、推荐、广告等领域的关键性技术；面向稠密检索的预训练是业界高度重视的研究课题。近期，华为泊松实验室联合北京邮电大学、华为昇思 MindSpore 团队提出“基于掩码自编码器的检索预训练语言模型 RetroMAE”，大幅刷新稠密检索领域的多项重要基准。而其预训练任务的简洁性与有效性，也为下一步技术的发展开辟了全新的思路。该工作已录用于自然语言处理领域顶级学术会议 EMNLP 2022。基于昇思开源学习框架的模型与源代码已向社区开放。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2205.12035

开源地址：https://github.com/mindspore-ecosystem/mindsearch

一．稠密检索预训练

近年来，稠密检索技术被愈发广泛的应用于搜索引擎、开放域问答、推荐系统等场景。与传统的基于 “关键词 倒排索引” 的检索所方式不同，稠密检索利用深度神经网络理解并建模输入文本的实际含义，并为其生成相应的语义表征向量；借助语义表征向量之间的空间相似性，系统得以精准、快速的获取检索结果。

深度学习的繁荣特别是预训练语言模型的出现极大地促进了稠密检索的发展。特别的，以 BERT、RoBERTa 为代表的预训练语言模型已被普遍用作稠密检索中的骨干网络架构。借助预训练语言模型强大的语义建模能力，稠密检索的精度得到了极大的提升。

在 BERT、RoBERTa 等初代预训练语言模型之后，大量新方法被相继提出，如 XLNET、T5、ELECTRA、DeBERTa 等。这些新生代预训练语言模型在诸如 GLUE、SuperGLUE 等通用的自然语言处理评测基准上展现了更为强劲的实力。不过与人们预期不同的是，新生代预训练语言模型并未在稠密检索任务上带来实质的性能提升；时至今日，早期的 BERT 依然被用作稠密检索中的主流网络。

对此，业界的普遍观点是目前常见的预训练学习任务，如 MLM、Seq2Seq，并未有效关注到模型的语义表征能力，因而也就与稠密检索对模型能力的诉求南辕北辙。

为了克服这一问题，越来越多的学者尝试革新预训练策略以更好的因应稠密检索任务，近年来常被提及的自监督对比学习就是其中的代表。然而，当下基于自监督对比学习的预训练方法存在诸多限制。例如，自监督对比学习的一个重要环节是设计数据增强策略，而受制于 “伪正样例”、“平凡正样例” 等问题，各类数据增强策略在实际中的性能收益与通用性十分有限。另外，自监督对比学习高度依赖海量负样例，而这一需求也导致巨大的训练开销。就目前的研究现状而言，面向稠密检索的预训练算法依然有很大的亟待完善的空间。

二．RetroMAE：基于掩码自编码器的稠密检索预训练

不同于以往常见的自监督对比学习方法，生成式的预训练因其学习任务更高的挑战性、对无标签数据更高的利用率、以及无需负采样及数据增强策略等特点，而被近来的检索预训练领域的工作所重视。在此之前，业界已提出了诸如 SEED [1]、TSDAE [2]等优秀工作，通过改造传统的 Seq2Seq 等类型的生成任务，这些工作有效提升了预训练语言模型在稠密检索任务上的表现。受到这些积极信号的启发，RetroMAE 继承并拓展了生成式预训练这一技术路线。

图 1. 基于掩码自编码器的预训练流程示例

基础架构：掩码自编码器。RetroMAE 采用了经典的掩码自编码器这一架构来预训练模型的语义表征能力。首先，输入文本经掩码操作后由编码器（Encoder）映射为隐空间中的语义向量；而后，解码器（Decoder）借助语义向量将另一段独立掩码的输入文本还原为原始的输入文本（如图 1）。

图 2. 解码增强。双流注意力机制（H1：query stream，H2：content stream），随机生成注意力掩码矩阵（蓝色点：可见位置，灰色点：掩码位置）

为了使训练任务更具挑战性、且实现更高的无标注数据利用率，RetroMAE 设计了如下三个关键技术。

非对称的网络结构。编码器采用全尺寸的 Transformer 网络（如 BERT），已实现对深度语义的有效建模。然而，解码器则采用单层的 Transformer 网络；这一设计不仅提升了解码难度，也使得解码任务可以灵活使用多样化的上下文信息，实现对无监督数据更加充分的利用。

非对称的掩码率。对于编码器端的输入，RetroMAE 采用了 “适度的” 掩码率，仅仅遮蔽其中 15～30% 的词汇；而对于解码器端的输入，RetroMAE 采用了非常 “激进的” 掩码率，50～90% 的词汇将会被遮蔽。

解码增强。由于解码器仅由单层 Transformer 构成，因此，RetroMAE 有针对性的设计了增强式的解码策略，即通过生成随机的注意力掩码矩阵（attention mask matrix）以及双流注意力机制（two-stream attention），以实现每个待解码单词对上下文的多样化利用。具体而言，解码器会同时编码两个输入序列，一个作为 query stream，另一个作为 content stream。此外，解码器将随机生成注意力掩码矩阵，矩阵中的每一行元素标明了每个待解码单词所能感知的上下文位置。在 query stream 对 content stream 进行自 self-attention 的过程中，注意力掩码矩阵将为每个单词过滤掉需要掩码的上下文。由于注意力掩码矩阵的随机性，每个单词所利用的上下文将彼此不同；而解码过程中多样化的上下文信息也将有效提升算法对无标注数据的利用效率。

图 3. RetroMAE (blue)在 BEIR 上与 BERT (red)、RoBERTa (green)、DeBERTa(purple)的对比

图 4. RetroMAE 在零样本稠密检索基准 BEIR 上的表现

图 5. RetroMAE 在开放域问答检索基准 MS MARCO 上的表现

三．实验探究

RetroMAE 在零样本学习（zero-shot learning）与监督学习（supervised learning）场景下均展现了极强的稠密检索性能。根据在零样本稠密检索基准 BEIR [3]之上的表现（图 3、图 4），RetroMAE 在绝大多数任务中都明显优于 BERT、RoBERTa、DeBERTa 等传统基线，其平均检索精度更是远超此前同等规模的预训练模型。

与此同时，RetroMAE 在开放域问答基准 MS MARCO [4]上同样表现不俗（图 5），其段落检索精度取得了对比 RocketQAv2 [5]、AR2 [6]、ERNIE-search [7]、ColBERTv2[8]等近年稠密检索强基线的显著优势。

这些实验结果不仅验证了 RetroMAE 的有效性，更是进一步反映了预训练模型对于稠密检索的巨大意义。目前，RetroMAE 已逐步应用于包括网页搜索在内的华为各主要搜索产品，全面提升深度语义检索在实际场景中的有效性。为推动相关技术的进一步发展，RetroMAE 的模型、源代码均已向社区开放 [9,10]。

四．昇思 MindSpore AI 框架

昇思 MindSpore 是华为推出的全场景 AI 框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景覆盖三大目标，为数据科学家和算法工程师提供设计友好、运行高效的开发体验。作为近年来人工智领域备受瞩目的议题，大规模预训练模型是昇思 MindSpore 框架着重打造的能力。为此，开发人员设计实现了 MindSpore Transformer 等套件，构建集模型训练、推理、部署为一体的全流程服务，实现从单 GPU 到大规模集群训练的无缝切换，并提供包括数据并行、模型并行、流水线并行在内的完备的训练策略。

此前，MindSpore 框架已成功支持包括盘古大模型在内的众多大规模预训练任务。RetroMAE 是昇思 MindSpore 框架的又一次成功实践。得益于昇思 MindSpore 深度协同优化的高性能算子库，RetroMAE 得以充分释放硬件算力，高效的实现了基于海量无标注数据的预训练任务。未来，华为将继续借助昇思 MindSpore 框架打造一流的深度语义检索能力，助力更加智慧、精准的搜索体验。

参考文献

[1] Less is More: Pre-train a Strong Text Encoder for Dense Retrieval Using a Weak Decoder

[2] TSDAE: Using Transformer-based Sequential Denoising Auto-Encoder for Unsupervised Sentence Embedding Learning

[3] BEIR: A Heterogenous Benchmark for Zero-shot Evaluation of Information Retrieval Models

[4] MS MARCO: A Human Generated Machine Reading Comprehension Dataset

[5] RocketQAv2: A Joint Training Method for Dense Passage Retrieval and Passage Re-ranking

[6] Adversarial Retriever-Ranker for dense text retrieval

[7] ERNIE-Search: Bridging Cross-Encoder with Dual-Encoder via Self On-the-fly Distillation for Dense Passage Retrieval

[8] ColBERTv2: Effective and Efficient Retrieval via Lightweight Late Interaction

[9] https://github.com/staoxiao/RetroMAE

[10] https://github.com/mindspore-ecosystem/mindsearch

没有金刚钻，不揽瓷器活的锔瓷 修补瓷器延续记忆｜匠心

封面新闻记者 刘可欣

“叮，叮，叮——”敲着铜锣，担着一副挑子走街串巷，一双巧手修补各家心爱之物，这就是锔瓷手艺。现在使用瓷器的人家少了，王培波已经不用再像前人一样，挑着担子走在街上。他把工作室设立在成都市成华区东郊记忆的一间活动室中，室内展架上摆满了他修好的各种瓷器。有些等着主人来接，有些则是他自己从各处淘来的小东西。

亟待修补的瓷器

没有金刚钻 不揽瓷器活

在王培波手里，修补瓷器分为三种不同的方式。一是复原式修复。经过复原式修复修好的瓷器，虽然外观看起来跟完好的瓷器并无两样，却不能正常使用。二是展览式修复。这种修复方式常常用在出土文物或是“缺胳膊少腿”的瓷器上，需要用生石灰或其他材料将缺少的部位补全。三就是以“锔瓷”的方式修补。虽然大多数用锔瓷技艺修补的瓷器，都会留下一排排锔钉。但是这种修补方式修补出来的瓷器，不仅能够正常使用，有的还别具一种美感。

修复好的瓷器

锔瓷的“锔”，实际上就是利用力学来修补破碎的瓷器。将铁制或者是铜制的锔钉，钉在瓷器裂痕的两侧，利用钉角的弹力将瓷器用力“拉拢”，从而达到修补的目的。王培波说，以前一颗锔钉，甚至能够达到20斤至30斤的拉力。这也是锔瓷后的瓷器还能照常使用的原因。

锔瓷后的玻璃碗可以照常使用

王培波介绍，锔瓷大致可分为5个步骤。先是找茬对缝，将破碎的瓷器拼凑起来，用草编绳捆定，方便后续上钉修补。然后是定位，根据裂纹的长短和瓷器的大小，用笔点出最适合上锔钉的位置，在此基础上考虑钉子的走向和排列是否美观。第三步就是“没有金刚钻，不揽瓷器活”，用金刚钻把定好的钉角位置钻出眼来。王培波介绍，过去的手动式金刚钻尺寸是固定的，其钻出来的深度都在1至1.5毫米之间。如今这一步已经被机器所替代，虽然方便许多，但所钻的深度却要全依赖锔瓷师傅的经验，一不小心就会将瓷器打穿。第四步就是制作锔钉，制作出不同款式的柳叶钉、米钉、花钉等等。第五步就是打磨、抛光、勾缝一道完成。将锔钉的尖角打磨得圆润，再用瓷粉填补空隙，使得修补后的瓷器更加美观。

“锔瓷的工艺全国各地都有，主要发源地在山东、河北、河南。过去生活在北方的人家，对于瓷器的需求量不小，比如说没有自来水的时候，家家户户都是挑水喝。挑回来的水就得存在缸里。以前家里孩子多，一不小心就把缸砸碎了。那时候的一个水缸还是很贵的，碎了也不舍得直接扔掉，修补一下还能接着用。所以一两分钱一颗钉子的锔瓷就很合适。”王培波的工作室中，有一副许多年前的挑担。担子的前后一边一个木箱，里面装着锔瓷所需要的工具：金刚钻、锤子、锔钉、风箱等。以前锔瓷的人，就是挑着这副担子走家串巷。一般来说都是当场修补完毕。如果缺少锔钉或是其他工具，锔瓷人就会带回自己家中修补，修好后再返还给顾客。

一排锔钉清晰可见

锔瓷以外 修补延续世代的记忆

“锔瓷的话，史书上没有文字的记载，只有在北宋时期的《清明上河图》中有那么一个画像，像是在锔瓷的锔匠。”王培波介绍说，锔瓷发源于民间，虽然没有正式的书面记载，但在一些出土的瓷器上，能看到上面有带钉眼、修补过的地方。这些瓷器往往因为长时间埋在地下，锔钉已经锈掉了，不见了痕迹。“现在能保存下来的、锔过的物件， 还是清代的比较多一点。但是从《清明上河图》中画面推断，彼时的锔瓷技术已经发展得较为成熟。”

从清代开始，锔瓷已经作为装饰，往美学方面发展。一些来修补瓷器的人，已经不是为生计所迫了。“那时候拿来修补的，开始有了价值比较高的东西，需要进行装饰性的修复。锔瓷的人就会动脑子，用一些好看的装饰去修复，让瓷器甚至比没坏的时候更漂亮。”这个图案需要锔瓷人自己来决定，考验的也是锔瓷人的审美。“有些瓷器上画的山水，我修的时候就给配上云朵的样式。如果是小口的瓷器，我就给装上一片树叶，或是一朵小梅花。如果再大一些，就装上一片荷叶。如果是杯子里面破了，就给装条鱼放在底部，倒上茶就能看到鱼在游似的。用铜修补的图案金灿灿的，很是好看。”王培波拿起展柜中一只装饰了荷叶的瓷杯说道。

王培波的锔瓷技艺是跟着家里的姥爷、舅舅学的。小的时候，姥爷和舅舅在家里锔瓷，王培波就跟着坐在旁边，帮着拉风箱，有时也有机会跟着打钉子。20世纪80年代之后，多数家庭不再用瓷器了，锔瓷的机会也就少了。王培波就只是在家里自己做做，一些知道他有这门手艺的朋友，会请他帮忙修点东西，这样的情况一直持续到2015年。随着王培波锔瓷手艺在朋友圈子里越来越出名，便开始有通过朋友介绍或自行打听找过来的人，他就开始忙了起来。从2017年之后，王培波几乎每天都会来工作室，“一年365天，我基本300多天都在工作室里，比我的徒弟来得还勤”，王培波这样说道。

修补过的瓷瓶

王培波给瓷器小象修补出一个绣球

现在在王培波锔瓷工作室学习的人，一共有15个。其中大概有三四个人将锔瓷作为职业或副业。其他的人，则是出于兴趣爱好。“有人是卖茶叶的，遇到破碎瓷器的概率比较高，会专门做这个。但一般都有自己的职业，业余时间来学习一下。”王培波介绍道。说起自己的徒弟，王培波非常满意，他已经遇到了一两个非常有灵性的徒弟：虽然学习的时间不算长，但是锔瓷的手非常巧，一点就通。

修补后的瓷壶

王培波有个短视频平台的账号，空了他就会放一些视频上去。渐渐地，慕名而来的人越来越多。他现在修补的瓷器，要么就是价值很高的东西，要么就是主人家里头传了好几代人的碎片，希望有朝一日能够遇到将其修缮完好的人，了却心里的一个念想。“我现在手里头还有70多岁老人拿来的、他爷爷辈留下来的东西。他已经来找过我好几次了，准备修好之后留给他的后代。很多东西都是这么一辈一辈传下去的。”王培波在说到修补这些缺了“耳朵”的花瓶、破碎的碗的时候，仿佛修补的不只是瓷器，而是一种对于岁月的延续和传承。

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政务系统上云，备份容灾需要关注哪些内容？

在大力推动政府系统选择云服务的背景下,云计算受到广泛的关注。将政务系统搬上云端，成为近年来一大潮流。云服务商们也跃跃欲试，想在政务行业的代理服务中崭露头角。

云服务商负责支撑或协助云服务客户和其他云服务提供者之间进行协商。将政务系统迁移上政务云并不代表云服务代理商使命的结束。

云服务商MSP还需具备如下能力：

1、为云计算平台制定应急响应计划，并定期演练，确保在紧急情况下重要信息资源的可用性；

2、建立事件处理计划，包括对事件的预防、检测、分析、控制、恢复等，对事件进行跟踪、记录并报告；

3、具备灾难恢复能力，建立必要的备份设施，确保系统业务可持续。

政务系统的备份容灾目标

政务系统代表着政务部门的特殊属性，更容易遭到来自互联网的攻击。政府业务系统的云上建设和发展关乎国计民生，也关乎国家安全和经济发展。攻击者为了破坏政务形象、干扰政务工作秩序，可能会采用勒索病毒、中断服务等方式攻击目标。所以，必须提升政务系统的恢复能力，以此提高政务系统的可用性，降低政务系统服务中断的风险。

政务系统的备份容灾难点

1、政务系统要求核心业务与其他业务分开部署，实现核心系统与其他应用系统之间的安全隔离。灾难发生时，有可能出现部分业务系统受损，未受损部分业务系统依然正常运行的状况。传统的备份容灾方案无法单独恢复特定业务系统。

2、政务系统通常使用分布式的部署方式，系统基层框架物理区域间隔大。用传统方式部署备份容灾，时间周期长、人工成本大。

不同类型的政务系统，

系统保护等级不同：

目前已有不少政务系统通过政务云实现更智能、更便利的业务服务，如：

交通智能体：基于政务云人工智能和大数据技术优势，与交通行业深度融合，提供“感知-认知-诊断-优化-评价体系化全流程的城市交通综合治理解决方案，让交通更智能，让城市更美好

智慧财政业务系统：实现财政业务信息化的全覆盖，提升财政管理整体效率，使财政信息化成为财政追赶超越、管理模式创新发展、精准治理显著提升的重要保障和驱动力量

天地图地理信息平台：天地图是集成了来自国家各级测地理信息部门，以及相关政府部门、企事业单位等的地理信息数据资源，向各类用户提供权威、统一的在线地理信息服务

智慧气象服务：国家气象局十三五规划提出要发展”观测智能、预报精准、服务开放、管理科学和持续创新”的智慧气象。

社会视频联网平台：为加强视频联网和视频图像信息的深度应用，提升视频资源联网率和视频智能化应用水平，是社会治理的重要手段。

政务大数据系统：提升治理能力，基于云上大数据、人工智能等技术，构建“聚”“通”“用”为了加快政府数据开放共享，推动资源整合的政务大数据平台，协助政府沉淀数据资产、积累数据模型，打造精准治理新模式、经济运行新机制、惠民服务新体系

政企数据开放平台：国家大力推动公共数据开放体系建设，在加强安全和隐私保护的前提下向社会开放相关政务数据集，形成国家大数据开发利用的智力众包机制，如国家公共数据统一开放网站

2019 年 5 月发布的《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》，统称“等保 2.0 ”。在等级保护分级中，按重要程度共分为五级：

一级（自主保护）

二级（指导保护）

三级（监督保护）

四级（强制保护）

五级（专控保护）

除了等级保护，国家也对涉及国家机密的信息系统进行了分级。2005 年 12 月，国家保密局下发了《涉及国家秘密的信息系统分级保护管理办法》，同时，《保密法》修订草案也增加了网络安全保密管理的条款。分级保护分为：

秘密级

机密级和机密级（增强）

绝密级

等级保护和分级保护的制定，从国家法律层面规范了公民、法人和机构组织对信息系统分等级实行安全保护。各级政府电子政务的建设，涵盖几十个不同等级的应用系统，如何区分这些系统的等级和分级，政府政务管理机构已经组织专家团队做了全面的评估和评定，对政府应用的系统进行了等级划分。

面向社会提供服务窗口的网站及 Web 应用系统对国家安全影响有限，可以划分为一二级等级保护。对外公开的气候、经济统计、灾害预防等信息也不属于国家秘密。但是，一些重要的网站、内部流转的机密公文及测绘、国防等信息系统，就属于较高等级或秘密的保护范畴。

故从数据管理和灾备角度分析，政务系统应根据其信息安全保护等级和业务连续性要求，选择建设相对应的灾备系统，以防止因系统终止提供服务而对市民的正常生产生活带来影响，甚至造成严重的社会影响；政务系统也应根据其数据的重要性程度制定数据备份策略，以防止因数据丢失而造成损失。

2022年最新发布的《信息安全技术

政务网站系统安全指南》要求：

政务系统的备份和容灾安全措施需要包括：

1、制定并执行备份策略,记录数据的备份方式、存放位置、备份时间、备份频度等;

2、支持业务应用和备份数据的恢复测试，验证应用和数据的有效性;

3、删除因业务终止、迁移数据、合同终止等遗留的数据及备份数据,日志留存时间不少于 180d

4、周期性测试备份系统和备份数据，支持故障识别和备份重建;

5、对数据容灾和系统容灾按照统筹规划、共建共享的原则集中实施，避免单独建设;

6、制定灾难恢复计划,并对计划进行测试,测试内容包括运行系统恢复、人员协调、通信连接等；并根据测试结果,对不适用的规定进行修改或更新。

基于政务云原生的备份容灾解决方案

01 深度对接云端API，自由选择政务云

HyperBDR®云容灾深度对接全球20 云、40 云版本，50 异构平台的容灾备份。高度自动化的异构平台备份容灾方案，可自由选择目标政务云平台进行备份容灾，灵活性更高，安全性更强。

02 高级别数据保护

利用准CDP数据块级别保护技术，在数据备份过程中，业务系统中的文件、数据等信息均以块形式被加密保存，仅恢复成业务系统状态时可读取。

该技术是按照一定的时间频率，持续记录并备份数据变化。每次备份有一定时间窗口，需要数据恢复时，可以恢复到过去备份的时间点。用户可通过HyperBDR®云容灾自定义快照策略，灾难发生后可以恢复到设定的任意时刻、任意一个磁盘IO变化的时间点, 保证业务系统恢复的有效性，提高恢复效率。

03 一键恢复业务，分钟级RTO

自研Boot in cloud™技术，驱动智能适配，无需预启动实例，一键即可从云端拉起政务业务系统到可用状态，直接恢复到操作系统登录页面，保证业务连续性。

04 业务资源组编排管理

基于云原生编排能力，HyperBDR®云容灾支持将庞大复杂的业务系统根据地域、业务范畴等进行分组编排管理。当灾难发生时，可根据业务优先级，首先恢复核心业务系统；或根据实际受灾状况，仅恢复受损业务资源组。提高容灾效率，及容灾接管后，业务系统的可用性。

05云端演练，源端无影响

HyperBDR®云容灾支持在云端一键拉起备份数据进行演练，与容灾接管分离，指定时间点的快照进行快速恢复测试，还原对应业务系统数据和状态，提升容灾演练效率和容灾接管的成功率。

06极致优化备份容灾TCO

相对于传统容灾方案，HyperBDR®云容灾不仅充分利用了云的弹性灵活特点，无需一次性前期投入，按需计费弹性伸缩，更实现N:1的灾备能力，让备份容灾前期部署省时省力更省钱。

HyperBDR®云容灾搭载的数据切片传输技术，采用对象存储作为目标端存储介质，将整机数据切片存储至对象存储，仅在恢复时组合成块数据，这项举措将存储成本降至极低，一年费用仅1.3元/GB。

我国当前阶段政务信息化的建设更多突出政务系统的平台整合、数据共享和信息安全，强调运用大数据、云计算等多种前沿技术推进国家治理体系和治理能力现代化，推进数字政务创新转型。逐步形成了以政府数据为核心、以政府为主导、公众广泛参与的多元治理模式。HyperBDR®云容灾以云原生能力为技术底座，致力于帮助各地充分发挥信息技术的优势，积极尝试政务模式的云化转变。

本文转载自微信公众号【万博智云】

win10误删文件怎么恢复？简单步骤即可

　　随着工作时间的增加，文件数量也随之增加，为了不影响运行，整理电脑文件时非常必要的，但由于文件多了很容易让我们看花眼了。导致要把原来存放在里面的重要文件清理干净。这让我们不得不，面对文件被误删的情况，那么win10误删文件怎么恢复呢?不要着急，下面小编就来分享一下数据恢复的方法。

　　想要找回文件，就要在您发现文件被删除后，先停止使用电脑，以免数据被覆盖。因为当你“删除”一个文件时，数据库只是将这部分数据标记为“已删除”，并释放空间，准备被另一个文件覆盖。

　　因此，在空间被覆盖之前，您仍然可以恢复已删除的文件。可以从回收站中恢复已删除的项目。

当我们发现win10误删文件怎么恢复，可以马上打开桌面的“回收站”。然后，找到误删除的文件后，选中它，右键“还原”即可。

当我们发现win10误删文件怎么恢复，可以使用Windows中的嵌入工具：文件历史记录。用户就可以打开此工具来保存文件的副本，然后可以使用文件历史记录恢复文件。

1、在Windows搜索栏中输入“控制面板”，启动它，然后单击“系统和安全”。

　　2、单击“文件历史记录”。单击“还原个人文件”。

　　3、选择你需要的已删除文件，然后单击还原按钮。

　　当我们发现win10误删文件怎么恢复，可以通过专门的数据恢复软件进行恢复，比如失易得数据恢复。可恢复各种因误删除、误格式化、回收站被清空、分区丢失等造成的数据丢失的文件，操作非常简单。下面就来看一下具体的操作吧!

　　失易得数据恢复的扫描模式分为向导模式和标准模式扫描两种，可以帮助你对文件进行快速搜索。而向导模式有桌面、回收站、选择文件夹、C盘、D盘等，而标准模式有误删除文件、误格式化磁盘、U盘/存储卡、误清空回收站、硬盘分区消失、深度恢复等栏目。小伙伴们可以根据自己的使用习惯及需求进行选择。

第一步:打开软件，选择“误删除文件”功能。

　　第二步:进入误删除文件页面，选择要扫描的磁盘，即误删除文件的磁盘。

第三步:选择文件类型，即删除的文件类型。如果不清楚，可以全选。单击下一步。

　　第四步:扫描后，结果中有很多文件。你可以根据文件类型、文件格式或过滤关键字找到你想要的数据。之后，您可以在界面中选择文件，然后单击恢复按钮来恢复被删除的文件。

　　以上就是win10误删文件怎么恢复的方法。相信通过他们，可以解决小伙伴们遇到误删文件的恢复。希望小伙伴们平时一定要注意备份重要的文件。有需要的小伙伴们可以参考一下。

电脑数据丢失了怎么恢复数据？一款恢复神器，分分钟找回丢失数据

在办公自动化全面普及的今天，恢复丢失的电脑数据也成为一项需要掌握的基本技能。由于电脑也是有生命力和技术弊端的，有时候因为电脑系统崩溃、电脑中毒、恢复出厂设置或者误删除等，导致所存文档数据丢失，这种时候就会为公司或者个人带来损失或不便。因此，对于职场人来说学会恢复丢失的电脑数据也是一项工作技能。

然而并非所有人都是电脑达人，都可以进行复杂又专业的方法来恢复丢失的电脑数据，这时候就要借助一些科技神器来助力。毕竟不同领域的工作需要不同领域的工具来完成。在恢复丢失的电脑数据这个方面也有好用且性价比很高的软件-万兴恢复专家。

万兴恢复专家是一款好用的，可靠的，性价比高的国产科技软件，在恢复丢失的电脑数据方面安全、快捷、成功率高，是万兴科技旗下的数据恢复软件，拥有多项专利技术。多年以来，万兴科技以维护国内信息安全为己任，开发了不少信息安全软件，深得国内政企客户的青睐，如银行，技术性强的企业,研发单位以及各级政府，都常用恢复专家来恢复丢失的电脑数据。

随着信息化时代的开启，电脑已成为办公家用的常用工具，因此电脑数据丢失，电脑数据安全，电脑数据保密等都是亟待解决的问题，所以恢复专家软件也正式面向个人客户开通。

相对于其他软件，采用万兴恢复专家来恢复丢失的电脑数据有以下几个优势。

一、操作简单

任何一款软件，对于用户来说易上手很重要。万兴恢复专家非常简单，三步就搞定。

1、即打开万兴恢复专家；

2、选择恢复文件路径或者文件盘；

3、开始扫描预览并恢复丢失的电脑数据，分分钟搞定。

二、找回成功率高

万兴恢复专家拥有多项国家专利技术，有技术保障。而且有深度恢复模式，可以恢复初次没有扫描到已丢失的电脑数据，恢复成功率更高。

三、应用场景广泛

应用场景适合误删如shift delete删除、右键快捷删除或回收站清空电脑数据的恢复，也适用于提示格式化、恢复出厂设置、重装系统等系统类的电脑数据丢失的恢复，同时也适合读写时强制关机、分区错误、强制取出存储卡等操作不当的恢复以及系统崩溃、意外断电、电脑中毒等其它情况下的数据恢复。

总结，电脑数据清空了并不可怕，主要的是找准恢复方法。只要找对一款如万兴这样的恢复神器，分分钟就可以找回丢失数据。