博客
关于我
IPGUARD卸载客户端方法
阅读量:491 次
发布时间:2019-03-07

本文共 276 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

对于不再需要安装客户端模块的计算机,管理员可以选择卸载客户端模块。卸载客户端有两种方式可选。

第一种方式是控制台卸载。在在线客户端中,系统提供的卸载选项可以直接移除客户端模块。一旦卸载完成,该客户端模块将立即停止运行。如果未来需要使用该客户端模块,需重新安装。

对于需要进行离线卸载的客户端,可以通过控制台生成卸载工具。具体步骤如下:

打开客户端离线辅助工具,选择"永久卸载客户端"选项,完成后需设置相关参数:包括程序的有效执行次数、有效执行时间、操作密码、导出路径等待生成EXE格式可执行程序。将生成的文件传递给客户端,在客户端运行即可完成卸载过程。

转载地址:http://rjscz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
查看>>