IDEA

MacOS下IDEA的idea.properties设定方法 这篇文章以IDEA缺省的idea.max.intellisense.filesize的修改方式为例,介绍一下MacOS下的IDEA的设定文件的修改方法。 阅读详情

一 下载

https://www.jetbrains.com/idea/download/previous.html    包含所有的版本

 

二 安装(略)

 

三 破解

 

网上两篇破解的文章已经讲的很清楚了

http://idea.lanyus.com/

http://www.itmayun.com/it/files/1/article/645855999527987/1.html

按照第二篇文章破解成功,使用的破解补丁为第一篇中提供,感谢以上两位博主,还是请大家支持正版!

1.下载安装IDEA,安装时选择试用

2.下载补丁http://idea.lanyus.com/jar/JetbrainsCrack-2.6.10-release-enc.jar,并放置在bin目录下

3.分别在文件  idea.vmoptions 和 idea64.vmoptions  中最后一行加入     

-javaagent:./JetbrainsCrack-2.6.10-release-enc.jar

4.打开IDEA->help->register->activation code 输入以下激活码

 

ThisCrackLicenseId-{    
"licenseId":"ThisCrackLicenseId",    
"licenseeName":"idea",    
"assigneeName":"",    
"assigneeEmail":"idea@163.com",    
"licenseRestriction":"For This Crack, Only Test! Please support genuine!!!",    
"checkConcurrentUse":false,    
"products":[    
{"code":"II","paidUpTo":"2099-12-31"},    
{"code":"DM","paidUpTo":"2099-12-31"},    
{"code":"AC","paidUpTo":"2099-12-31"},    
{"code":"RS0","paidUpTo":"2099-12-31"},    
{"code":"WS","paidUpTo":"2099-12-31"},    
{"code":"DPN","paidUpTo":"2099-12-31"},    
{"code":"RC","paidUpTo":"2099-12-31"},    
{"code":"PS","paidUpTo":"2099-12-31"},    
{"code":"DC","paidUpTo":"2099-12-31"},    
{"code":"RM","paidUpTo":"2099-12-31"},    
{"code":"CL","paidUpTo":"2099-12-31"},    
{"code":"PC","paidUpTo":"2099-12-31"}    
],    
"hash":"2911276/0",    
"gracePeriodDays":7,    
"autoProlongated":false}

四 卸载

然后使用命令行:

cd Users/xxx/Library/

上面的xxx对应你的用户名,然后输入

rm -rf Logs/IntelliJIdeaxxx/

rm -rf Preferences/IntelliJIdeaxxx/

rm -rf Application\ Support/IntelliJIdeaxxx/

rm -rf Caches/IntelliJIdeaxxx



作者:Louis Wong
链接:https://www.zhihu.com/question/59500598/answer/347601826
来源:知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

 

五 问题集锦

  1. Unable to import maven project: See logs for details
    1. see logs:   cd ~/Library/Logs/IntelliJIdea2017.3
    2. vim idea.log
    3. 找到原因,如果是cannot connect之类的检查一下hosts文件添加:127.0.0.1        localhost
别再死磕GAN了!用PyTorch从零实现DDPM图像生成(附CIFAR-10完整代码) 本文详细介绍了如何使用PyTorch从零实现DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)图像生成模型,并在CIFAR-10数据集上进行训练和测试。通过对比GAN,DDPM展现出更稳定的训练过程和更高质量的生成效果。文章包含完整的代码实现、训练技巧和优化建议,帮助开发者快速掌握这一前沿的生成模型技术。 阅读详情

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