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我也要
2. 1:下载itunes10.6
2. 2: Download iOS 5.1.1 到你的设备上
2.3: 连接你的设备,点右击->备份.
2.4: 现在你要恢复到iOS 5.1.1您的iDevice. 按住 (Alt键在Mac系统上) (Shift键在 Windows系统下) 单击 ‘restore’ 按钮选择你前面下载的ios5.1.1. 等待1-15即可.
(如果您收到“发生内部错误。” （3200或3004） ，这意味着苹果公司的服务器忙于处理您的恢复请求)
3.破解
更多访问原文地址利用checkm8漏洞绕过iOS激活锁：applera1n工具原理与实操详解
iOS设备激活锁（Activation Lock）是苹果安全体系的核心组件，它通过硬件级信任链和在线服务器验证，确保设备与Apple ID的强绑定，防止未授权访问。其原理基于安全启动流程和Secure Enclave的密钥管理，构成了强大的设备所有权验证机制。从技术价值看，理解激活锁的绕过方法有助于深入认识移动设备安全边界和漏洞利用的工程实践。在特定应用场景下，例如研究iOS安全机制或恢复合法拥有的锁定设备时，基于Bootrom级漏洞的工具链提供了技术分析途径。本文聚焦于利用checkm8这一硬件级永久漏洞
iPad3/iPad2/iPad 5.1.1完美越狱WIN版详细教程
Absinthe 2.0.4 更新 最新更新：5月30日，iOS 5.1.1完美越狱工具Absinthe 2.0.4再次更新！完美支持iPad2,4 iOS 5.1.1 Absinthe 2.0.4（Win版下载地址 mac版下载地址 Linux版下载地址） 已经越狱的不需要再重新越狱，这次更新最主要增加了对遗留的 iPad 2,4的支持。到现在为止还未成功
iPad完美越狱iOS 5.1.1
iPad 5.1.1完美越狱 ，本人亲测，并添加常用源：威锋、电玩巴士等。
IPAD3一键越狱
在网上看到了很多的帖子，但很多都需要很多的步骤，难免出错，于是打电话问淘宝上卖ipad的老板，老板告诉了我，这样越狱肯定能成功，而且步骤非常简单。 0、更新系统到最新。如果“通用”里边有提示系统更新，请务必更新到最新版本。 1、下载itunes。下载地址：http://www.apple.com.cn/itunes/download/。下载后安装到你的电脑上。 2、在百度中搜索“PP助手官网...
5.1.1完美越狱工具（包括iPhone4S/New iPad)
5.1.1完美越狱工具（包括iPhone4S/New iPad）
双向晶闸管交流调压基础知识及Multisim电路仿真
本文介绍了双向晶闸管交流调压电路的工作原理及应用。该电路由双向晶闸管、RC移相电路和双向触发二极管组成，通过调节电位器改变触发角实现电压调节。当电位器阻值减小时，触发角减小，输出电压升高；阻值增大时，触发角增大，输出电压降低。Multisim仿真展示了不同电位器档位下的波形特征：0%档位时全导通，50%档位时半导通，100%档位时基本关断。该电路结构简单、调节平滑，广泛应用于调光、调速等场合，但会产生谐波干扰。
微信与此ipad不兼容电脑也显示设备版本过低9.0_iPad除了盖泡面，还能干什么？(ipad3从IOS9.3.5降级到8.4.1教程）...
大家好，我就是名副其实的胖堆儿，因为早叔给我安排了一堆儿的活，起早自习室的公众号运营、档案管理、合同制度、财务、日报、宣传报道、加盟管理……蜗壳起早还要求随手查阅、随时更新，早叔，你倒是说说肿么办？我空手都费劲，难道要我背个电脑到处跑？早叔两手一摊，我也不知道，但我知道“没有任何困难能难倒英雄的起早人民”没办法，闲鱼上随便淘了一个二手 ipad 3，反正我也不懂，什么便宜买什么，350 包邮的二手...
学习笔记——神经科学的数学基础
m%3D2X_%7Bi%7DiNy%3DAxW%3DABx_%7Bj%7Dy_%7Bi%7Dy%3DWxt=N7T8卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解_IronmanJay的博客-优快云博客https://blog.csdn.net/IronmanJay/article/details/128689946?
IPAD3 9.3.5完美降级6.1.3-8.4.1经验分享
本文分享了iPad3降级到iOS 6.1.3的实用教程。关键步骤包括：使用爱思助手电脑端、确保AppleID可用、通过Phoenix工具越狱、在Cydia中添加有效软件源（可能需要尝试不同域名）。重点提示：遇到70%失败率多因账号问题，9.3.6系统需先降级到9.3.5，反复尝试添加AppleFileConduit2插件。最后将设备升级至8.4.1版本完成操作。教程特别强调要准备原装数据线，并针对常见错误提供了解决方案，适合新手参照视频逐步操作。
C++实战指南：使用CodeBlocks构建跨平台wxWidgets窗口应用
本文是一份面向C++初学者的实战指南，详细介绍了如何使用CodeBlocks IDE和wxWidgets框架快速构建跨平台的桌面窗口应用。内容涵盖从环境搭建、项目配置到界面设计、事件处理的全流程，重点讲解了如何利用CodeBlocks的开箱即用支持和wxSmith可视化设计器，高效开发具有按钮、菜单、列表等控件的交互式窗口界面程序，帮助读者轻松入门GUI开发。
Python+Appium实现泛微OA自动打卡：5分钟搭建移动端自动化脚本
移动端自动化测试是软件测试与办公自动化领域的重要技术方向，其核心原理是通过程序模拟用户对手机应用界面的操作，实现重复性任务的自动执行。Appium作为主流的开源移动端自动化框架，基于WebDriver协议，支持跨平台且无需修改被测应用，为自动化脚本开发提供了标准化接口。在工程实践中，结合Python简洁的语法和丰富的生态，可以快速构建稳定可靠的自动化解决方案。这一技术组合的价值在于能够高效处理“重复性、低价值、高频率”的日常操作，例如考勤打卡、数据填报等办公场景，显著提升工作效率。本文以泛微OA Emobi
用Linux系统电脑越狱ipad3,图吧小白教程 篇一：电脑远程控制IPHONE（越狱）
图吧小白教程 篇一：电脑远程控制IPHONE(越狱)2019-10-14 10:52:456点赞27收藏6评论创作立场声明：这就是图吧的日常。日子照常过，40块钱的手机就当智能硬件使电脑远程控制IPHONE(越狱)要用这个40块钱的IPHONE4 作为合格的智能音响播放器，咱需要一个好用的音乐软件和远程控制软件鉴于 手机来的时候已经越狱，就用越狱的方法来了首先打开Cydia搜索Veency安装就行...
DIC新手避坑指南：压缩实验中的应变测量常见错误与数据校验技巧
本文为DIC技术新手提供了压缩实验中应变测量的全面避坑指南。文章系统梳理了从试样尺寸录入、散斑质量到数据后处理中应变方向与符号混淆、数据插值对齐等常见错误，并分享了基于MATLAB的自动化数据校验与可视化对比技巧，帮助建立可靠的实验数据分析SOP，确保DIC测量结果的准确性。
iPhone4S安装Linux系统,Absinthe 2.0.4 官网Windows/Mac/Linux原版下载—iPhone4S和iPad2完美越狱工具...
还记得小杰之前介绍过的，一键实现IOS3.1—IOS5.1.1完美越狱的工具“PP越狱助手”吗？今天再放出一款iPhone4S和iPad2完美越狱工具——Absinthe。Absinthe是由Chronic Dev-Team团队制作发布，用于iPhone4S和iPad2完美越狱的工具。近日iOS 5.1.1完美越狱工具Absinthe 2.0.4正式发布下载！期待已久的iOS 5.1.1完美越狱终...
[QMT量化交易小白入门]-二十八、有了回测年化收益好的策略，如何在QMT量化实盘呢（附python代码解析）
本专栏主要是介绍QMT的基础用法，常见函数，写策略的方法，也会分享一些量化交易的思路，大概会写100篇左右。QMT的相关资料较少，在使用过程中不断的摸索，遇到了一些问题，记录下来和大家一起沟通，共同进步，自己淋过雨了，希望大家都有一把伞。
【STK】手把手教你利用STK进行导弹和反导仿真04 - STK/MMT模块03 导弹飞行工具应用案例
飞行设置的工具栏就在附加窗口的中间，首先点击左边的General，修改这个项目的名字。然后在下拉的System中选择导弹的类型，这里我们选择远程。（4）输出数据文件到STK，任务窗口里选择Export Manager项，飞行数据输出到STK。项目可以命名为Test；（1）首先建立新项目，点击Flight菜单中的New Flight选项，见下图。首先看世界地图中间的红圈，是一个导弹形状的图标，这个图标表示的是导弹的发射点。选择下面的Export Manager，依次勾选红框的选项。我们拖动这个导弹的图标，
Greenpois0n绿毒完美越狱教程 ios4.1
Greenpois0n下载 下载地址：gp_win_rc3.zip Greenpois0n网站：http://www.greenpois0n.com/ 支持设备 - iPhone 4 - iPhone 3G S - iPod touch (4代) - iPod touch (3代) - iPad 下一版本将支持 - Apple TV (2代) - iPod touch (2代) 感谢geohot...
基于YOLOv26的护栏损坏检测系统原理讲解
本文介绍了一种基于YOLOv26深度学习的护栏损坏检测系统。该系统通过车载摄像头或固定监控采集道路护栏图像，利用改进的YOLOv26算法实现高效准确的损坏检测。系统采用分层架构设计，包含数据采集、检测处理、分析评估和应用服务四个层次，能够自动识别变形、断裂、缺失等五种常见损坏类型，并评估损坏严重程度。相比传统人工检测方法，该系统大幅提高了检测效率和准确性，降低了人工成本和安全风险。关键技术包括多尺度特征融合、注意力机制和自适应非极大值抑制等创新设计，使系统在复杂道路环境下仍能保持稳定的检测性能。
iPhone / iPad iOS 5.0.1完美 越狱 教程 A4/A5处理器
黑客团队Dev Team的红雪列越狱软件Redsn0w 0.9.10b1，可以完美越狱部分iOS 5.0.1设备,1、此次完美越狱工具支持机型：iPhone 3GSiPhone 4iPhone 4-CDMAiPad (第一代)iPod touch 3GiPod touch 4G不支持的机型：iPhone 4SiPad 22、如果以上设备还不是iOS 5.0.1，请升级至iOS 5.0.1并备份相关...
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
老虎/TiggerRamDisk注册/下载/官网 适用与激活锁屏幕锁物主锁定无法激活
老虎/TiggerRamDisk注册/下载/官网 使用与激活锁屏幕锁物主锁定无法激活
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
iPad 2/iPhone 4S完美越狱iOS 5.0.1常见问题解答
1. 如果在越狱过程中遇到 了“Error Establishing a Database Connection”错误。 a. 网络服务器可能因为同时访问的人数太多而拥堵。解决方法是打开设置-通用-网络-Vρ∩中的名为jailbreak的VPN。 b. 重新刷固件，再重新越狱。这时候要注意了，越狱之后不要先点开Absinthe，先进入设备的设置>网络>V.P.N>开启。如果在连接V.P
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
有锁Iphone 3GS 6.0.1 降级刷到4.2.1 完美越狱+解锁
2012-12-20 百度空间所写 前言：由于之前的3GS升级到6.0.1后会有重启之后无法打电话的情况，同学觉得这样很烦，搞得手机不像个手机了。但是这也是没办法的，毕竟是不完美越狱加软解锁的。于是，同学这次要我弄个完美越狱。这部3GS的SHSH刚好有个4.2.1的，那是完美越狱的ios版本，所以我打算给他先降到4.2.1，再用绿毒完美越狱，然后再用红雪安ipad的基带，最后通过超雪（ultra...
iOS 7完美越狱发布 中国版存“猫腻”
iOS 7完美越狱发布 中国版存“猫腻” 不少iOS 7用户所期待的越狱终于来临，昨晚知名越狱团队evad3rs正式放出iOS 7越狱工具，并支持所有可升级至iOS 7的iPhone、iPod touch、iPad、和iPad mini。不过，在iOS 7完美越狱的背后，则似乎隐藏着一些猫腻，用户在越狱的时候需要特别注意。 iOS 7越狱放出 此次iOS 7的完美越狱依旧有W
(sn0wbreeze保基带升级，redsnow,absinthe越狱)常用越狱工具下载:redsnow,absinthe,tinyumbrella,sn0wbreeze
http://apple.178.com/201107/105843236236.html Absinthe 全新的越狱工具Absinthe支持运行iOS 5.0/5.0.1(9A405/9A406)的iPhone 4S和运行iOS 5.0.1的iPad2。由于这款工具还不是很稳定，请用户在越狱之前一定要备份数据。 Absinthe2.0.4：Windows | Mac
不越狱来电归属地_iPhone越狱死灰复燃？！新老手机全通吃，越狱完就为了用这个……...
2020年了，真的还有人给自己的iPhone越狱吗？iOS前几年安全性不断加强，功能也越来越完善。不管是越狱的需求还是开发者的激情，都一年比一年低。18年底，Cydia之父Saurik甚至公开宣称“越狱已死”，当时还激起不少人的怀旧之情。不过……后来这老哥重新出山，越狱社区这两年也再度活跃了起来。差点成为时代眼泪的iPhone越狱，如今怎么就又活了？2020年了，越狱怎么还活着？苹果被人...
iphone忘记访问控制密码之后如何找回
转载：忘记 iOS 的访问限制密码，如何找回或重设？ 首先说结果：我的iPhone 5s（IOS 9.3.1未越狱）的『访问限制密码』已经成功破解，不需要恢复iPhone系统、不需要恢复备份、不需要越狱，所以数据不会丢失一个字节。此方法适用于：iOS 10/9/8/7/6 and 5 (iPhone, iPod & iPad)』。经过测试，IOS 9.3.2也同样可以解决。 ##经评论
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