为什么要延迟macOS升级?

本文详细探讨了在macOS发布初期进行升级的风险与考虑因素,包括新软件可能出现的问题、旧软件兼容性问题以及硬件兼容性风险。建议用户等待一段时间以避免潜在的技术问题。

您是否在第一天安装了最新的macOS升级?使您的计算机保持最新是很重要的。但是也要因为一些重要的理由可以延迟进行大的升级,下面,小编为你全面进行分析。

升级和更新之间有什么区别?

更新是对现有操作系统版本的相对较小的修复。例如,较小的更新可能会将您从macOS 10.15.6升级到macOS 10.15.7,并修复了安全问题和其他错误。

升级是一项大得多的更改,可以检修操作系统的整个部分。例如,更新可能会将您从macOS 10.15升级到macOS 11.0。它还将有一个新名称,例如Catalina,Mojave或Big Sur。

您应该始终尝试通过在“系统偏好设置”>“软件更新”下安装最新的修补程序和安全补丁来使Mac保持最新。如果可能,请启用自动更新,以便Mac自行处理。

升级还需要更多的手动干预。您必须从Mac App Store下载最新版本的macOS。它也比标准更新要大得多(Big Sur约为12.6GB)。这意味着安装过程通常也需要更长的时间。Mac也必须重新启动几次。

更新修复了问题,并偶尔引入了一些新功能。在一个更新中,像Safari这样的应用程序可能会进行重大修改,但是对基础操作系统的任何更改都将相对较小。

新软件可能会出错

macOS Big Sur于2020年11月12日发布,是为什么您应该等待进入全新升级之前的完美典范。

在发布后的几天内,有报道称免费升级可能会使旧版MacBook Pro陷入困境。据报道,该问题发生在该公司旗舰笔记本电脑的2013年末和2014年中期型号上。修复程序(例如重置NVRAM 或以安全模式启动) 也未能解决问题。

此后,苹果公司发布了一份针对受影响人群的支持文档,如果问题仍未解决,他们还将邀请客户与苹果支持部门联系。

Big Sur的早期采用者还报告了一系列其他问题,包括Apple Watch Series 6不对帐户进行身份验证,邮件中的IMAP超时,新用户界面中的视觉错误以及苹果经典的屏幕保护程序拒绝显示正确的照片集。像这样的错误在新操作系统的发行中并不少见。

虽然问题的严重性各不相同,但它们都有一个共同的主题:这是升级的第一个公开版本。如果这样做相反,可能要花几周的时间,如果这样做可能会使您的笔记本电脑更加笨拙,则要付出的代价很小。在尝试诊断问题时,甚至诸如邮件超时之类的令人讨厌的错误也可能会花费您时间,生产力和不可避免的血压升高。

macOS Big Sur的问题是如此广泛,甚至 哈佛医学院也警告不要进行更新, 直到错误被解决为止。

在发布之日,最新版本的macOS似乎闪亮,优美,并且充满了可能性和必备功能。几天后,人们无法停止谈论发现的所有错误。如果您等几天,就会知道您要干什么,为什么还要等更长的时间。

也许苹果将来会做得更好。也许一个新版本已经发布了几个星期,每个人都说它是完美无缺的。太好了,随时安装!但是,只有等到其他人对其进行测试时,您才会知道它是安全的。

旧软件可能无法正常工作

苹果通常会对其软件与新发行的macOS的工作方式进行更改。在2019年,Catalina是第一个完全放弃对32位应用程序的支持的macOS版本。这使许多人措手不及,因为他们无法再使用在先前版本中运行良好的软件。

开发人员可能已经收到警告,但是某些应用永远都不会收到更新。对于使用过时工具,开源软件或个人创建的应用程序的任何人,这都应该发出警告。

苹果的变化有时需要彻底重新构建某些应用程序。macOS 10.11 El Capitan就是这种情况,它引入了一项称为“系统完整性保护”的新安全功能。除了保护系统驱动器的某些部分外,该功能还防止应用程序将代码注入到Finder和Safari等进程中。

这使得许多系统调整无用,并且需要受影响的开发人员进行一些认真的工作。调酒师和默认文件夹X是必须完全重写的两个应用程序,才能与系统完整性保护完美配合。

随着macOS Catalina的发布,Apple引入了更严格的权限来控制应用程序可以访问的文件夹。某些GIMP等开源项目无法打开文件或将文件保存到少数几个目录中,即使您进行了干预并手动授予了权限。有时,macOS升级只会破坏您喜欢的应用程序。

在2019年,卡塔琳娜(Catalina)删除了32位应用程序支持,这使使用旧版Microsoft Office的人无法察觉。唯一的补救方法是昂贵地升级到最新版本。如果您依赖特定的应用程序套件,免费的照片或视频编辑工具,旧的仿真器或源端口或不再更新的任何旧版软件,则请牢记这些。

在升级到新操作系统之前,请确保始终仔细检查关键任务或必备应用程序是否可以正常运行。

硬件也可能不兼容

就像软件一样,对macOS的更改也会影响硬件。除了某些Apple Watch型号的问题外,Big Sur还对某些智能卡, 爱普生和HP 打印机以及通过HDMI连接的显示器存在问题 。

依赖外设(例如图形输入板,USB音频接口或CAD / CAM设备)的专业人员,在进行跳转之前,应始终咨询制造商的网站。尽管开发人员需要大约三个月的时间来准备和准备Apple的更改,但这绝不能保证其兼容性。

苹果提供多年的安全更新

也许不立即进行更新的最好原因就是您没有等待的损失。在发布新版本的macOS之后,Apple多年来一直在 对其进行更新。

当然,新功能很好,但是您也希望Mac能够尽可能长时间地继续使用您惯用的方式。您可以延迟更新,直到您确信大多数错误已被消除。

但是,请继续在“系统偏好设置”>“软件更新”下继续正常更新Mac。请注意,您可能无法获得某些应用程序的主要更新,例如Safari,这可能会导致与网络某些角落的兼容性问题。

但是,别忘了,Apple每年都会在较旧的机器上放弃对新的macOS更新的支持,因此,总是有很多Mac用户使用较旧的版本。

此建议也不仅适用于macOS。通常,最好将 任何主要的操作系统升级延迟 至少几天,直到您知道它相对没有错误为止。

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### 如何在本地部署 NSFW 模型或服务 要在本地环境中成功部署 NSFW(不适宜工作场合内容)检测模型或服务,以下是详细的说明: #### 准备环境 为了确保能够顺利运行模型和服务,需要安装必要的依赖项。这些工具和库包括但不限于以下几类: - **Python 环境**: 推荐使用 Python 3.7 或更高版本。 - **Transformers 库**: 提供加载预训练模型的功能[^1]。 - **PyTorch/TensorFlow**: 支持深度学习框架的计算需求。 - **Pillow (PIL)**: 处理图像文件并将其转换为适合输入模型的形式。 具体命令如下所示: ```bash pip install transformers torch Pillow ``` #### 加载模型与测试 通过 Hugging Face 的 `transformers` 工具包可以直接访问已有的 NSFW 图片分类模型。例如,可以采用名为 `"Falconsai/nsfw_image_detection"` 的公开模型来完成此任务[^1]。 下面是一个简单的代码片段展示如何加载该模型并对单张图片执行预测操作: ```python from PIL import Image from transformers import pipeline def classify_nsfw(image_path): # 打开指定路径下的图片文件 img = Image.open(image_path) # 初始化 image-classification 流水线对象,并指明使用的特定模型名称 classifier = pipeline("image-classification", model="Falconsai/nsfw_image_detection") # 对传入的图片调用流水线方法得到其类别标签及其置信度分数列表形式的结果 result = classifier(img) return result if __name__ == "__main__": test_img_path = "<your_test_image>" output_results = classify_nsfw(test_img_path) print(output_results) ``` 注意替换 `<your_test_image>` 成实际存在的图片绝对或者相对地址字符串值之前再尝试运行以上脚本。 #### 构建 RESTful API 服务 如果希望进一步扩展功能至 Web 应用程序层面,则可考虑利用 Flask/Django 这样的轻量级 web 开发框架构建起支持 HTTP 请求交互的服务端接口。这里给出基于 FastAPI 实现的一个简单例子作为示范用途: ```python import uvicorn from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from PIL import Image from io import BytesIO from typing import List from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Prediction(BaseModel): label: str score: float @app.post("/predict/", response_model=List[Prediction]) async def predict(file: UploadFile = File(...)): try: contents = await file.read() pil_image = Image.open(BytesIO(contents)) clf_pipeline = pipeline('image-classification', model='Falconsai/nsfw_image_detection') predictions = clf_pipeline(pil_image) formatted_preds = [{"label": pred['label'], "score": round(pred['score'], 4)} for pred in predictions] return formatted_preds except Exception as e: raise ValueError(f"Error processing uploaded file {e}") if __name__ == '__main__': uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) ``` 启动服务器之后即可向 `/predict/` 路径发送 POST 请求附带上传待分析的目标图片获取返回结果了。 ---
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