数据恢复软件下载_R-Studio V9.4.191420中文绿色版下载

news/2024/12/27 22:08:32/文章来源:https://www.cnblogs.com/qinlulu/p/18636816

软件介绍

数据恢复软件R-Studio 绿色版是一款来自于加拿大的功能强大、经济高效的数据恢复软件,它将最先进的文件恢复和磁盘修复技术与直观的用户界面进行联合,可为企业和专业级数据恢复专家提供所需工具。不论是有经验的数据恢复专业人员,还是入门级用户都不会有使用方面的阻碍。R-Studio支持超强的数据恢复、反删除工具,采用新颖独特的数据恢复技术,支持对NTFS、ReFS、FAT/exFAT、Ext2FS/Ext3/Ext4、UFS、HFS等分区文件系统恢复数据,支持对已损坏或删除的分区、加密文件、数据流进行数据恢复,支持硬盘分区创建镜像文件.rdr、RAID磁盘阵列,该软件最大的特色在于可以自动识别 RAID 参数修复损坏的磁盘阵列,在数据恢复效率和质量上非常出众。此外,R-Studio Network具有链接到远程计算机网络磁盘恢复数据、S.M.A.R.T. 属性监视、文本/十六进制编辑、大量参数设置等功能。

pAvDCHU.png

R-Studio数据恢复软件介绍:

R-Studio恢复数据是一款超强的数据反删除工具。我们使用它,可以恢复电脑磁盘上的误删文件。软件采用了全新的恢复技术,因此不管是在成功率,还是在恢复效果上,都非常好。另外,它的兼容性也不错,完美支持FAT32、NTFS、NTFS5和Ext2FS等分区格式。值得一提的是,软件除了可以恢复本地磁盘数据,还支持恢复网络磁盘。这对于那些高级用户而言,应该会很有用。由于R-Studio采用了类似于Windows资源管理器的操作界面,所以使用起来非常简单。打开对应磁盘,软件会自动扫描已删除数据。大家只要找到,想要恢复的文件,右键选择恢复即可。

版软件特点:

  1. 多种数据恢复模式:R-Studio支持多种数据恢复模式,包括快速恢复、完整恢复、RAID恢复、未完成备份恢复、密码恢复模式等,可以适应不同的数据恢复需求。
  2. 支持多种文件系统:R-Studio 可以恢复基于FAT、NTFS、HFS+、APFS、ReFS、UFS、XFS、SunFS、ext2/3/4等文件系统类型的文件。
  3. 完整的数据扫描:R-Studio 具有深度数据扫描的功能,能够在损坏的分区、被格式化的分区等情况下快速找到被删除、损坏的数据。
  4. 仿真RAID重构:R-Studio支持对虚拟RAID恢复,RAID重构可以使用虚拟RAID启动重新构建,让用户完全可以在没有RAID控制器的情况下恢复RAID数据,方便实用。
  5. 数据预览与保存:R-Studio提供了数据预览的功能,用户可以查看恢复的数据是否正确或需要继续恢复,同时支持数据保存到本地或其他设备上。

R-Studio可恢复类型:

1、没有进回收站而被直接删除的文件,或当回收站被清空时的文件;

2、由于病毒袭击或断电导致移除;

3、在分区文件被格式化后,甚至用于不同文件系统;

4、如果硬盘上的分区结构已更改或损坏。在这种情况下,R-Studio 实用程序会扫描硬盘,尝试找到之前存在的分区并从中恢复文件。

5、从带有损坏扇区的硬盘中恢复。R-Studio 数据恢复软件首先会将整个或部分磁盘复制到镜像文件,然后进行处理。如果硬盘上持续出现新损坏的扇区,必须立即保存其余信息,这一处理方式尤为有用。

使用教程

1、本站下载的版本无需安装,解压后运行RStudioPortable.exe打开本软件,然选择一个需要恢复文件的磁盘,然后点击扫描,如下图所示;

pAvDiEF.png

2、选择扫描范围,通常都是扫描整个驱动器。也可以自定义扫描区域,如下图所示;

pAvDFN4.png

3、点击开始扫描后大家耐心等待,磁盘比较大的话,需要扫描几个小时,看你的磁盘文件多少。如果要停止的话,我们点击停止按钮即可,如下图所示;

pAvDk4J.png

4、扫描完成之后我们点击“显示文件”按钮,如下图所示;

pAvDV3R.png

5、扫描显示文件后,右侧绿色的代表是可以恢复的,我们勾选要恢复的文件,然后选择恢复按钮即可恢复数据,如下图所示;

pAvDuDK.png

6、接着会弹出要选择恢复的位置,我们选择一个存放恢复数据的目录,然后点确认即可,如下图所示;

pAvDKHO.png

7、接我们到存放恢复数据的目录打开恢复的数据,确认数据可以正常使用,如下图所示;

pAvDQED.png

下载地址

https://www.linuxyz.cn/4924.html

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/860062.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

泥石流识别摄像头

泥石流识别摄像头的核心在于其深度学习算法,泥石流识别摄像头具备全天候监控的能力,无论是白天还是夜晚,都能稳定运行。当摄像头监测到山体出现落石、坍塌或泥石流等异常情况时,系统会立即启动报警机制。报警方式多样,包括发出声音警报、向用户的电脑或手机推送报警信息等…

从零开始搭建SpringBoot项目

一、创建SpringBoot项目二、上一步填写完信息后点击Next,进入选择依赖库界面,在这里大家就可以选择我们开发当中要使用到的如:数据库驱动,技术,框架等等。 (下面是大多项目中会使用到的技术,可以根据项目选择会用的插件)三、给IDEA安装插件:需要给IDEA安装的插件一共有…

中考阅读理解深入逻辑分析-007 Hooves of Justice: The Equine Guardians 正义之蹄:马匹守护者

中考阅读理解深入逻辑分析-007 Hooves of Justice: The Equine Guardians 正义之蹄:马匹守护者 文章正文 ​ Police officer Dennis was recently patrolling(巡逻)the streets of Newark, New Jersey. Suddenly, he found four men fighting. As he approached, one of…

灵感上线,云开发实现抽奖转盘是多么简单的一件事

今天,我们继续深入探讨云开发的应用。本次,我们将实现一个简单的小游戏——转盘抽奖。这一项目的灵感来源于腾讯云创作之星内部每周举办的创作活动和每月的抽奖环节。由于每次抽奖都需要使用小程序进行,而小程序的审核过程通常较为缓慢,因此我想借助云开发,看看能否快速实…

OCR实践-问卷表格统计

OCR实践,表格处理,基于前面的深度模型知识,实现表格图片自动统计分数,项目代码已开源 放在Github上,欢迎参考使用,对手动拍照的问卷图片进行统计分数(对应分数打对号),单张问卷各项得分写入excel文件,并汇总所有图片得分到 excel。前言 书接上文OCR实践—PaddleOCR O…

blog-3

前言 在过去的几周内,我们完成了家居强电电路模拟程序-3以及 家居强电电路模拟程序-4的练习,涉及多个知识点和编程技巧。整体来说,这两次题目集共包含了2道题目,题目难度逐步增加。(折叠代码是不在行列计算内的,只是我觉得结合代码能讲的更清楚我的思路,由于上次可能因为…

3.1美化网页元素

1.为什么要美化网页有效的传递页面信息美化网页,页面漂亮才能吸引用户凸显页面主题提高用户体验span标签:重点要突出的字,使用span标签套起来 字体样式: 文本样式: 1.颜色 2.对齐方式 3.首行缩进 4.行高 line-height=height 可以实现上下居中 5.装饰(下划线)

nacos根据业务需要自定义命名空间

创建个订单的命名空间 配置列表这里就有了 本文来自博客园,作者:余生请多指教ANT,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/wangbiaohistory/p/18636783

平芜尽处是春山

这个作业属于哪个课程软件工程2024 这个作业要求在哪里 个人总结 这个作业的目标 平芜尽处是春山:我的软件工程之旅学号 102202130📖平芜尽处是春山:我的软件工程之旅 📝总体回顾 在2024年,软件工程的出现,使我的大学生活变得异常繁忙,陪伴我度过了许多漆黑的夜晚,也…

Amazon Bedrock 实践 - 利用 Llama 3.2 模型分析全球糖尿病趋势

本文将探讨如何在 Amazon Bedrock 上,使用 Meta Llama 3.2 90B Instruct 模型来分析全球不同国家或地区的糖尿病患者的患病率分布数据。黄浩文 资深开发者布道师 亚马逊云科技 拥有电信、互联网以及云计算等行业超过 20 年的丰富经验,曾任职于微软、Sun 和中国电信。他目前专…

释放自我,智界新S7成为年轻人最爱的“第三空间”

年轻人最喜欢的时尚潮流是什么? 是音乐,是摇滚,是轰趴! 要不怎么说,国内最懂年轻人的汽车品牌,还得是智界呢。 12月25日,紧跟年轻人潮流的智界汽车,举办了“智界「7」妙派对夜直播歌会”活动,并邀请到了果味VC、旅行团乐队以及“小七”赖美云一起狂欢。 值得关注的是,…

记录一些AI实践课程的课后作业

0. 前记 创建这个随笔的想法其实也很简单,这个学期因为有一些课程需要线下上课所以回学校上了AI实践的课程,然后做了几个比较简单的AI实践项目,同时感觉有的项目还挺有意思,就记录一下。比较有代表性,之后有需要的话大概可以通过这篇随笔来简要回顾自己当时的一个做的策略…