用上 Snow Leopard

今天下载了 SL10A432 的映像,6.74 GB,正想明天去找张双层的 DVD 来刻,同学发来信息提醒说可以用移动硬盘安装。于是赶紧行动:

确保移动硬盘有一个空闲的分区,大小必须可以放雪豹的安装文件。接上这个移动硬盘后,打开磁盘工具(Disk Utility),把这个分区格式化成苹果的分区(HFS)。

然后点“恢复”(restore)标签,源磁盘那里选择下载的那个映像文件,目的磁盘选择刚才我们格式化的这个分区。然后按“恢复”按钮,把映像“刻录”到这个盘一样。

完成后重启,按住 Option,选择从移动硬盘的这个分区启动,启动雪豹的安装程序,接下来都是全自动的过程,大约 40 分钟后就完全好了。

整个过程很容易操作,比硬盘安装 Windows、Linux 都要容易操作。安装后,空出来很大的空间,其它的改进,感觉上不是很明显。突然死了几次机,之前从未死过机的。

* 关于 64 位内核和功能扩展问题:

某些型号,虽然 EFI 是 64 位的,但还是不支持 64 位内核模式,苹果还没有为它们的某些硬件开发相应的 64 位驱动,所以改设置也是无法开启这个模式的。

* 关于 Boot Camp 3.0:

能够很好支持 Windows 7 了,在我的 64-bit Windows 7 里安装的时候,提示:

Bootcamp x64 is unsupported on this computer model.

打开命令行进入 Boot Camp 的 Drivers 下 Apple 目录,执行:

msiexec /i BootCamp64.msi

就可以了,目前工作良好,没有发现什么异常情况。

* 安装安装光盘里面的 Xcode 3.2 后,iPhone SDK 功能消失了:

虽然在欢迎页面中,提示:Start a new software project for Mac OS X or iPhone OS,但新建项目的时候找不到 iPhone 项目。不过没有关系,反正都要下一个 for Snow Leopard 的 iPhone SDK 来重新装一次。

* 节省了大量的空间:

由于以后只支持 Intel 架构的机器,安装程序与安装后的程序占用的空间都小很多。升级前后用 df -hl 看了一下,空间占用减少 8G。再对比 iPhone SDK 安装镜像:

iphone_sdk_3.0__leopard__9m2736__final.dmg 2.24GB
iphone_sdk_3.0__snow_leopard__final.dmg 423.7MB

for Snow Leopard 的竟然只有 for Leopard 的 1/5。很好,每一个都节省一点,硬盘腾出来的空间会很可观。

再补充一句:下午到现在好多个小时过去了,不再有死机了,之前的死机应该是偶然现象。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
内容概要:本文介绍了福建亘川科技有限公司及其研发的“亘川管网降雨量智能监测系统”。该公司专注于智慧水务领域,融合物联网、大数据、云计算和人工智能技术,打造了覆盖“水库、水厂、管网、泵站、排口、河湖”的“六位一体”智慧水务监测运维系统。该降雨量监测系统采用高精度传感器,支持总降雨量、瞬时降雨量和24小时累积雨量的实时监测,具备多维度数据采集、联动预警、太阳能绿色供电和4G稳定通信等功能,广泛应用于城市内涝、山洪、水库及边坡等灾害预警场景。系统依托“亘川智慧云”平台,实现远程数据监控、历史数据查询、多设备接入和自动报警,提升城市排水管理智能化水平。; 适合人群:从事智慧水务、城市防汛、环境监测等相关领域的技术人员、市政管理人员及系统集成商;具备一定物联网或水务行业背景的专业人员。; 使用场景及目标:①用于城市合流管网区域的降雨实时监测,评估排水能力,预防内涝;②在山洪、水库、边坡等场景中实现灾害早期预警;③通过云端平台实现多设备统一管理与数据可视化分析,提升运维效率。; 阅读建议:本资料侧重系统功能与应用场景介绍,建议结合实际项目需求,进一步了解设备参数、平台接口及定制化服务能力,以便更好地应用于智慧城市建设与应急管理中。
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