GMail Drive－将Gmail变为6G的免费网盘

最新推荐文章于 2025-09-04 10:48:05 发布
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本文介绍了一种利用Gmail提供的6G空间作为网盘的方法，并推荐了一款名为GMailDrive的软件。通过该软件，用户可以在计算机上生成一个虚拟盘符，实现如同操作本地文件一样地管理Gmail中的文件。

（不太稳定或已被屏蔽，请无视本文）

Gmail提供6G的空间，如果作为网盘使用将会比较方便

现在有好几款软件支持Gmail作为网盘

这里推荐一个“GMail Drive”

主页地址 http://www.viksoe.dk/gmail/

安装之后会在我的电脑生成一个盘符，相当于一个移动硬盘。

登录后可以象操作本地文件一样直接新建、拷贝、删除文件夹和文件，非常方便。

上传和下载文件到google drive/Local pc
qq_33031419的博客
10-24 1332
我们将使用 Python 来方便将文件上传到我们的 Google 云端硬盘，并且需要访问令牌。如果我们要选择任何东西，我们需要先点击它，然后我们会看到它旁边出现一个复选标记。如果我们没有错误地得到这个输出，我们的代码工作正常，我们想要上传的文件必须上传到 Google Drive。当我们最终放弃并单击“允许”按钮时，我们将被重定向到一个新页面，我们可以在其中检索我们的权限代码。另一方面，我们不会复制它，因为我们不需要授权码。在大约三到五秒钟的短暂等待后，我们将被重定向到我们的 Gmail 帐户。
gmail网络硬盘
12-16
在用户电脑上直接以硬盘分区形式将使用gmail网络硬盘
将GMAIL变成自己的网络硬盘！
weixin_30564901的博客
07-18 185
这绝对是一款会让Gmail用户100％惊奇和惊喜的软件.这款只有100多k的软件会在你的硬盘上生成一个虚拟硬盘分区GMail Drive,文件系统为GMailFS(哈,好像微软在Longhorn里的是WinFS吧.)这样你的硬盘上就多出了1个G的空间了.你可以在GMail Drive上进行任意的复制、粘贴、删除、创建新的文件夹,甚至拖曳操作,而所有的文件都是存储在Gmail的服务器上.当然这一切的...
Gmail drive,让gmail变为你的网络硬盘!
Teana轻灵的专栏
12-05 1266
     使用gmail有好长的时间了，却不知道有gmail drive这个小软件!最近才听说这是个好东东.Gmail dirve是一款会让Gmail用户100%惊奇和惊喜的软件.这款只有100多k的软件会在你的硬盘上生成一个虚拟硬盘分区GMail Drive,文件系统为GMailFS(哈,好像微软在Longhorn里的是WinFS吧.)这样你的硬盘上就多出了2个G的空间了.你可以在GMail D
下载谷歌云盘大型文件（15G）
weixin_46406816的博客
06-23 2983
快速下载谷歌云盘的大文件
GMail Drive
编程手札
04-12 1550
　　这是丹麦程序员Bjarke Viksoe 编写的只有百来K的软件，可以把Gmail变成本地的一个虚拟硬盘分区，文件系统的格式为GMailFS，而且在这个GMail Drive上进行任意的复制、粘贴、删除、创建新的文件夹，甚至是拖曳操作，所有内容以邮件方式存储在Gmail的服务器上，这样就等于多出了2个G的硬盘空间。最难得的是它还是免费软件，爽吧！当然了，传送文件的速度要受到网络速度的影响。　　
20、Gmail: 无缝集成的云端电子邮件解决方案
pear55的博客
04-22 273
本文详细介绍了Gmail的各项功能和使用技巧，包括邮件管理、搜索优化、移动应用、安全性设置、邮件模板、自动化规则等。通过这些功能，用户可以更高效地管理和组织邮件，提升工作效率。文章还涵盖了Gmail的安全性和隐私保护措施，确保用户的邮件数据安全无忧。
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11、高效管理文件：OneDrive 使用全攻略
u0v1w2x3的博客
09-04 438
本文全面介绍了如何高效使用 OneDrive 进行文件管理，包括文件存储、本地与云端同步、自动备份、文件共享、版本控制以及安全性管理等方面的内容。通过详细的步骤和流程图，帮助用户更好地理解 OneDrive 的工作原理，并提供了常见问题的解决方案和实用使用技巧，助力提升个人和团队的工作效率与数据安全性。
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【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于变换域函数的多幅图像数字水印技术，主要采用离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）相结合的方法，在Matlab环境中实现水印的嵌入与提取。该技术通过在变换域中处理宿主图像和水印图像，增强了水印的鲁棒性和不可见性，适用于版权保护、数据认证等场景。文中详细阐述了算法流程、关键技术环节及其实现代码，展示了该方法在抵抗常见图像攻击方面的有效性。; 适合人群：具备数字图像处理基础，熟悉Matlab编程，从事信息安全、多媒体技术或相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①实现多幅图像作为水印的信息隐藏；②提升水印在复杂攻击下的鲁棒性与透明性；③为学术研究和工程应用提供可复现的Matlab代码参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试算法流程，深入理解DWT、DCT与SVD在水印技术中的协同作用，并可通过添加不同攻击测试来验证算法性能。
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SCI级别多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比
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【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要：本文主要介绍了多策略改进鲸鱼优化算法（HHWOA）与传统鲸鱼优化算法（WOA）在CEC2017测试集的30个基准函数（F1-F30）上的寻优性能对比研究。通过引入多种优化策略对原始WOA进行改进，提升了算法的收敛速度、全局搜索能力和避免陷入局部最优的能力。实验结果表明，HHWOA在多数测试函数上表现优于标准WOA，验证了所提改进策略的有效性。该研究为智能优化算法的性能提升提供了可行的技术路径，并适用于复杂工程优化问题的求解。; 适合人群：具备一定算法基础的研究生、科研人员及从事智能优化、人工智能、自动化等领域工作的工程技术人员，熟悉MATLAB编程者更佳。; 使用场景及目标：①用于解决复杂的数值优化问题，如工程参数优化、机器学习超参数调优等；②作为智能优化算法教学与研究的案例，帮助理解鲸鱼优化算法的原理及其改进方法；③为相关领域提供高性能优化工具的开发参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码实现进行实验复现，深入理解算法细节与改进策略的作用机制，同时可通过更换测试函数或应用场景进一步拓展研究深度。
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【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用，采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解，降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量；随后通过CNN提取各模态的局部特征；最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度，尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据，具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习背景，从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员，尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标：①应用于日前、日内及实时负荷预测场景，支持智慧电网调度与能源优化管理；②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考；③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码，深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程，通过实验调试参数（如VMD的分解层数K、惩罚因子α等）优化模型性能，并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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