Lion的无线连接断的问题

部分用户在使用MacOS Lion系统时遇到无法自动连接已知无线网络的问题。本文提供了几种解决方案,包括创建新的网络位置、调整钥匙链中的无线密码以及删除特定的plist配置文件。
也就是,当系统从休眠或者由于其他原因被断开后,需要重新连接原来已经建立过连接的已知无线网络的时候,Lion居然无法自动找到并连接。虽然不是有很多用户遇到这个问题,但是的确有部分用户反映这个问题,至今也没有确切的系统根治方法,这个问题很可能是使用迁移/升级系统的方法使用新的Lion系统的,用户可以通过下面的方法来尝试解决:
  • 建立新的网络位置:在Location菜单或者系统偏好的网络中,选择New Location, 然后重新把该网络加入到已知网络列表中并建立连接。如果这个方法可以解决问题,那么就是SystemConfiguration里面的管理网络的plist文件的问题。
  • 删除无线密码在钥匙链中的值:无线网络的密码自从OS X 10.5之后就使用钥匙链来管理了,它有可能在系统钥匙链中,或者是用户钥匙链中,如果两者不同,那么系统回出现连接问题。使用在Utilities中Keychain Access程序来管理钥匙链。
  • 删除Airport配置的plist文件如果是Airport配置文件中的部分入口混乱,也会造成连接问题,为了彻底解决,可以首先禁止Airport,然后删除这个文件/Library/Preferences/SystemConfiguration/com.apple.airport.preferences.plist, 之后再打开Airport,这样系统会自动重新建立一个问题。


根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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