MindManager 的参数错误问题

本文介绍了解决MindManager 9.0中使用特定模板时出现的“参数错误”问题的方法。通过删除模板文件中的注释信息,可以避免软件异常关闭的情况发生。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

源自:http://hi.baidu.com/7856/blog/item/0c9780cbeb8702e852664fdb.html

 

MindManager最新版9.0出来了,但是在应用个别模板的时候会提示“参数错误”,然后自动关闭。

解决办法:

        如果是win7系统,可以进入C:\Users\(用户名)\AppData\Local\Mindjet\MindManager\9\Library\ENU\Templates,可以看到有4个文件夹:Communication、PersonalProductivity、Strategy、TeamProductivity,将这些模板文件(*.mmat)用MindManager逐一打开,在最上面可以看到有个Tip,稍微靠右面有个注释的小框,我们将鼠标放在注释上,右键、删除,然后将模板保存。按照这样的操作将所有的模板中的注释全部删除,并保存,再打开就不会提示参数错误了。
     如果是2003系统,路径是C:\Documentsand Settings\Administrator\Local Settings\ApplicationData\Mindjet\MindManager\9\Library\ENU\Templates。注意用户名可能不一定是Administrator,到时候根据实际情况进行替换。

 

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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