小米10s欧版刷机教程:6步轻松搞定

小米10s 欧版MIUI14.0.4刷机EU版6步&注意事项
此文为“线刷”
📢1前提:
(1)开启“开发者选项”,方法如下
设置 → 我的设备 → 全部参数与信息 → 多次点击“MIUI版本”
(2)绑定账号和设备(这是解锁步骤)
设置 → 更多设置 → 开发者选项 → 设备解锁状态(此时为已锁定) → 点击“账号和设备”将其绑定(会弹出“绑定成功…”),网上说要等168小时(7天)才会解锁,但是过了这个期限,再次确认时还是显示“当前设备已锁定”但无防,直接按照屏幕内提供的提示直接下载该工具解锁,觉得不用等7天只要绑定成功就可以下载解锁
📢2注意事项:
(1)退出小米账户,否则可能刷机途中会锁机
(2)把SIM卡拿出,换到别的手机上,因为在刷机途中要求输入验证码
(3)提前做好原有手机的数据备份,否则刷机后数据丢失
    
📢3所需刷机软件或工具:
(1)前提所写的解锁工具
miflash_unlock_7.6.602.42.zip版本,需解压
(2)MIUI14刷机包
xiaomi.eu_multi_MI10S_V14.0.4.0.TGACNXM_v14-13.zip,需解压


🧩4正题-手机解锁:
(1)手机关机 → 按住“开机键”和“音量下键”进入FASTBOOT模式 → 电脑连接手机
(2)打开上述3(1)已解压的解锁工具文件夹 → 双击运行“miflash_unlock.exe”文件 → 小米账号登录 → 解锁成功
※在解锁过程中可能出现识不别到手机,小米USB驱动未安装,点击解锁工具右上方的齿轮,然后点击安装驱动即可;或可以尝试重启电脑,解锁中要“小米账号安全认证”,会给绑定手机发验证码
🧩5确认是否解锁:
设置→更多设置→开发者选项→设备解锁状态(此时为已解锁)
🧩6刷机:
(1)再次运行上述3(1)手机解锁工具→点击“驱动检测”→手机进入FASTBOOT模式→手机插入电脑
※此时会发现点击了“驱动检测” 提示驱动安装成功什么的,不用去管它,做下记操作就可
(2)打开上述3(2)已解压的MIUI14刷机包文件夹 → 双击运行“windows_fastboot_first_install_with_data_format.bat”文件 → 出现DOS命令窗口提示Do you agree?(Y/N)输入y静待成功

具体操作如图所示:

手机关机 → 按住“开机键”和“音量下键”进入FASTBOOT模式 → 电脑连接手机

双击运行“miflash_unlock.exe”文件

手机解锁

登录小米账号进行验证

确认设备解锁状态:

设置→更多设置→开发者选项→设备解锁状态

双击“windows_fastboot_first_install_with_data_format.bat”文件 

出现DOS命令窗口提示Do you agree?(Y/N)输入y

可以正常使用了

所需工具,由于固件V14.0.4.0.TGACNXM版本的未作保留,此文仅作为参考思路,如需固件仅保留了V14.0.6版本,操作方法相同。需要的话可在下面下载

解锁工具:夸克分享

miflash_unlock_7.6.602.42.zip(114.4MB)

固件:夸克分享

xiaomi.eu_multi_MI10S_V14.0.6.0.7z(3.4GB)

7z解压工具:夸克分享

7z2501-x64.exe(1.6MB)

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😊另外,下面关于小米10s刷eu版澎湃OS(HyperOS)的文章,感兴趣的也可以看看。

小米10s刷机澎湃OS欧版,流畅体验

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谢谢阅览,喜欢的话请支持一下吧❤️

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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