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如果你是一枚程序员，关掉你电脑上的抓包软件，charles,filddler,wireshark等等
iOS自签IPA免费指南：告别掉签，用Apple ID掌控应用安装
在iOS应用安装中，代码签名是系统保障安全的核心机制，每个App都必须经过苹果信任的证书校验才能运行。企业证书因滥用常被吊销，导致第三方安装的应用集体掉签、闪退，用户却无能为力。免费自签则利用个人Apple ID在苹果开发者体系内生成专属证书，绕过企业证书的不确定性，实现自主安装与续期。虽然免费证书有效期仅7天、签名数量有限，但通过Sideloadly、AltStore等常用工具，即可手动或自动续签，让IPA稳定可用。这类方案适合个人开发者、小规模自用及尝鲜工具，既规避了掉签风险，也保障了数据安全。从原理到
macbook或mac Apple ID 更新提示连接服务器出错
apple ID
借报告Team ID错误谈谈Mac app文件签名与公证
然后重新梳理整个打包流程，查看每个细节流程问题，发现哪些可能与账户相关问题， 就建议重新创建处理流程，最后排除解决问题就是xcode账户需要重新进行登陆与store-credientials. 然后将app/dmg， 清除在重新生成即可。之前辞职同事写了一篇mac 打包整体流程，本来之前打包几次还挺顺心的， 然后不知道怎么到弄的， 过了个端午， 突然在打包过程中， 报错Team ID error错误。还需要注意之前你通过认证过的app，在此基础上你需要创建一个打包目录。
Mac 连接到 Apple ID 服务器出错 ---- 详细图文解决
1、先在虚拟机中打开系统，并注意到下图中红框中的选项，右击它，选择“设置”。 2、弹出如下对话框后，将最上面的两个都勾选上。 再在“网络连接”中选择“桥接”。 确定后退出。 3、单击虚拟机上的“编辑”，选择“虚拟网络编辑器”。 4、弹出的对话框中的最上方选择”桥接模式“那一项。 下方 也选上“桥接模式”，并在“桥接到”一栏中选择真实机上网时用的网卡。 确定后退出，虚拟机就能上网了。 5、可...
PlayCover原理与实战：Apple Silicon Mac运行iOS应用全指南
iOS应用在macOS上运行并非依赖模拟器或虚拟化，而需理解其底层签名机制与沙盒安全模型。PlayCover通过重签名、entitlements注入和UIKit-to-AppKit/Metal运行时桥接，在Apple Silicon原生ARM64环境下实现iOS应用兼容。该方案绕过指令翻译，规避越狱与系统修改，核心价值在于合规重签名与动态hook框架（如PlayTools）。适用于M1/M2/M3 Mac的开发者、技术爱好者及跨平台测试人员，典型场景包括本地IPA重建、游戏输入映射调优、Metal渲染策略选
Mac上原生安装ROS2：Apple Silicon与Intel全架构生产级部署指南
ROS2作为现代机器人中间件，其跨平台能力正突破Linux边界。理解ROS2的客户端库（rclcpp/rclpy）、构建系统（colcon）与依赖管理（rosdep）原理，是实现macOS原生部署的技术前提。相比Docker虚拟化或Rosetta转译，原生arm64/x86_64编译可保障USB直通、Metal加速可视化及低延迟实时通信，显著提升硬件联调与算法原型效率。该方案已验证支持RealSense、RPLIDAR、STM32等主流传感器，并适配macOS Monterey至Sonoma全版本，特别适用
XCode的Accounts提示连接到Apple ID服务器时出错
今天在Accounts中添加开发者账号时，一直提示“连接到Apple ID服务器时出错”，如下图： 然后就各种网上找答案，换网络、换DNS、重启电脑。。。都解决不了。 最后鬼使神差的想起了是不是因为开了共享的原因，（因我把有线网络通过Wifi共享给了手机），关了共享，嘿嘿，问题解决！ 关闭方法如下图： 在MAC的“系统偏好设置”->“共享”里面左侧“互联网共享”勾取消，完成
Electron Mac应用发布全流程：从打包、签名、公证到上架实战
本文详细介绍了Electron Mac应用从打包、签名、公证到上架的全流程实战指南。涵盖DMG、MAS和ZIP三种打包格式的选择与配置，代码签名证书的获取与使用，公证流程的常见问题解决，以及App Store和独立分发的双渠道策略。特别提供了避坑指南和性能优化技巧，帮助开发者高效完成Mac应用发布。
苹果计算机错误怎么改,连接apple id服务器时出错怎么解决？
原标题：连接apple id服务器时出错怎么解决？如何在连接Apple ID服务器时解决它？当我们使用Apple设备时，无论是手机还是计算机，许多用户都不知道这是否这是在使用移动电话或计算机期间可以连接Apple ID服务器的原因。小编认为我们的系统设置或网络问题存在问题。我们可以尝试重新启动自己的网络或重新启动计算机。在这里小编带给你详细的步骤，让我们看看！ 首先，系统设置问题：1.您需要检查系...
Zemax操作33--5倍激光扩束器
5倍扩束
嵌入式开发中SAR与ΔΣ ADC选型指南：从原理到实战应用
模数转换器是嵌入式系统连接模拟世界与数字世界的核心接口，其选型直接决定了数据采集的精度与可靠性。SAR ADC采用逐次逼近原理，如同天平称重，通过二进制搜索快速完成转换，具备高速、多通道轮询的优势，适合电机控制、通信等动态场景。ΔΣ ADC则基于过采样与噪声整形技术，以速度换取精度，通过数字滤波输出高分辨率结果，在传感器测量、音频采集等静态高精度领域表现卓越。理解这两种架构的工作原理差异，是进行嵌入式ADC选型的基础。在实际工程中，需结合信号带宽、多通道切换需求、功耗约束及PCB布局能力进行综合权衡。例如，
如何解决MacOS无法登录app store的问题？
在Mac电脑上登录app store，但是确给出了【未能登录，因为服务器发生错误，请再次尝试登录一次。】这样的提示。那么我们该如何解决这样的问题呢？ 解决方法如下 1.查看你的“关于本机”–>“概览”–>“系统报告”，如图： 找到你的“网络”–>“Wi-Fi”–>“接口”，你会发现你的无线网卡被系统分配的位置是”en2“，它正确的坐姿是”en0“，而我们怎么让它变成”en0“呢？ 2.打开”系统偏好设置“–>”网络“，把左边的选项全都点” — “删除了，然后点击”应用“。
CTF入门RSA维纳攻击
RSA维纳攻击 一.题目描述 适用于e过大或国过小情况下的RSA加密 题干如下： #coding:utf-8 import gmpy2 import libnum e = 54856417509806712596137531985117125938559627187663765776152288580865785539464797248184444737659643755765127505761012086539564616967122137525108154121304264697865568653100
苹果电脑密码忘了怎么恢复？Intel与Apple芯片Mac重设指南
苹果电脑密码忘了怎么办？底层涉及本地账户认证、FileVault 全盘加密与恢复模式权限校验。macOS 把密码哈希保存在本地目录服务中，FileVault 用加密密钥保护数据卷，恢复模式则提供脱离正常系统的维护入口；Apple 芯片机型还会经安全隔板要求先解锁或使用恢复密钥，Intel Mac 可通过 Command+R 进入。理解这些机制的价值，是在合法自有设备上按 Apple ID 重设、resetpassword、目标磁盘模式或时间机器备份恢复等路径，尽量保住数据并减少误抹盘风险。对运维、技术支持和
RTAB-map：实时高效的SLAM库
Real‐time appearance‐based mapping (RTAB‐Map)是一种基于外观的闭环检测方法，具有良好的内存管理，以满足处理大场景和在线长周期管理要求。RTAB‐Map集成了视觉和激光雷达SLAM方案，并支持目前绝大多数的传感器 是一个强大的、开源的Simultaneous Localization and Mapping（SLAM）库，专为机器人和无人驾驶领域设计。它提供了一套完整的解决方案，用于构建三维地图，并在未知环境中进行实时定位与导航。 github项目地址 RTAB-
博途AI助手演示，完成简单且重复的梯形图代码，并导入到博途
自写个博途AI助手，下面演示AI帮我生成完善多个模拟量输入转换的代码，
全面解析：苹果商务管理（Apple Business Manager）到底提供了哪些功能？
摘要：Apple Business Manager（ABM）是企业级苹果设备管理平台，支持自动化部署、批量应用分发和安全控制。核心功能包括设备注册（DEP）、应用分发（VPP）、企业Apple ID管理和MDM系统集成，实现零接触部署。适用于企业员工入职、零售连锁、教育机构等场景，满足10台以上设备公司的管理刚需。国内申请需注意邓白氏编码验证、企业邮箱匹配等问题，结合MDM系统可实现全流程自动化配置，提升IT效率与数据安全。 （149字）
【WILEY】从Revision到Online：逐层拆解投稿状态更新与关键文件提交实战
本文详细解析了学术论文从返修到在线发表的全过程，重点拆解了投稿系统状态更新背后的含义与应对策略。文章提供了返修稿与回复信的准备技巧、关键补充文件（如图文摘要）的提交要点，并分享了校对校样与处理出版协议的实战经验，帮助作者高效、专业地完成发表流程。
TT-AMX：在Apple Silicon Mac上实现Tensor-Train压缩大模型的高效推理
大模型推理在边缘设备部署面临内存、算力与精度的平衡挑战。Tensor-Train分解作为一种高效的模型压缩技术，通过将高维权重矩阵重构为低秩核心张量的链式乘积，能在保持模型结构规整性的同时实现数十倍压缩，特别适合内存受限场景。Apple Silicon的AMX矩阵协处理器为稠密矩阵运算提供了硬件级加速，但其性能受限于内存带宽与数据布局。TT-AMX项目通过零拷贝（Zero-Copy）内存映射技术，将Tensor-Train压缩后的模型数据以原生格式直接对接AMX计算单元，消除了不必要的数据搬运开销，实现了从
【产品经理修炼之道】- 基金产品-“TA系统 ”
TA：Transfer Agent 缩写，通常称成“登记过户”。开放式基金登记过户（TA）系统是基金的登记过户系统。其功能涵盖了基金交易业务的各个环节，包括账户业务处理，如投资者开户、修改账户资料、挂失/解挂等；日常交易业务处理，如认购、申购（一般申购和定期定额）、赎回（一般赎回、指定赎回、预约赎回等）、转托管、基金转换等；特殊业务处理，如非交易过户、账户冻结/解冻等；分红业务处理，如现金分红和红利再投资。
PoE 的三大国际标准：PoE、PoE+、PoE++
很多人知道 PoE 能“一根网线，既供电又传数据”，但鲜少有人能说清楚：PoE 供电到底分几种标准？差别有多大？哪些设备要用 PoE，哪些必须上 PoE+ 或 PoE++？今天，我们就来一次彻底的“拆解”，把 PoE 的三大国际标准——讲得明明白白，顺便也帮你厘清网络工程中的常见“供电疑惑”。
【已解决】iphone和mac的备忘录、提醒事项、日历等无法同步。MacBook点击“更新Apple ID 设置”无反应。
MacBook“更新Apple ID 设置“无反应
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
告别手动签名！用Github Actions为你的Electron应用自动搞定Mac公证（保姆级配置）
本文详细介绍了如何利用Github Actions为Electron应用实现Mac公证全自动化流程。从证书配置到GitHub Secrets设置，再到Electron项目改造和自动化流水线搭建，手把手教你告别繁琐的手动签名过程，提升73%的发布效率。特别适合需要跨平台开发的Electron应用开发者。
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")
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Mac电脑app store登录不了的问题
连接到apple id 服务器时出错 有的说要翻墙，有的说要改DNS我试了都没效果，然后我在解决另一个问题的时候，反而把这个解决了 。查了“ Safari 无法验证网站身份 ”的解决方案，发现是系统时间不对，我把系统时间同步一下，问题解决！同时也能登录app Store了！好久没有写博客，之前gitpages上的域名到期了，还是继续在这里记东西吧。有时间把之前的博客也搬过来。：）...
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
3个步骤让你的普通鼠标在Mac上获得苹果触控板般的体验
你是否曾经羡慕MacBook用户那流畅的触控板手势操作，却因为习惯使用鼠标而无法享受？或者你花了大价钱购买了专业鼠标，却发现它在macOS上的表现远不如Windows？Mac Mouse Fix正是解决这些痛点的完美方案——这款开源工具能让你的普通鼠标在Mac上获得媲美苹果触控板的流畅体验。 **核心关键词：Mac鼠标增强、鼠标侧键自定义、平滑滚动优化** **长尾关键词：Mac鼠标侧键设置、普
如何解决apple-signin-unity常见问题：从配置到代码的完整解决方案 [特殊字符]
**Apple Sign-In for Unity** 是Unity开发者实现苹果登录功能的必备插件！无论您是初次接触还是已经遇到各种问题，这篇终极指南将为您提供从基础配置到高级调试的完整解决方案。本文将深入探讨最常见的配置错误、代码问题以及平台兼容性问题，帮助您快速集成苹果登录功能到您的Unity项目中。 ## 快速入门：安装与配置 ### 安装方式选择 Apple Sign-In Unit
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