如何在Mac上恢复未保存的word文档

Microsoft Word是一个广泛使用的应用程序,用于创建基于文本的文档,相信很多用户在使用Word的时候都会设置自动保存来避免各种意外导致数据丢失的情况。但是如果您在不保存或删除该文件的情况下意外关闭Word,该如何恢复呢?下面小编告诉大家如何在Mac上恢复未保存的Word文档。
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从废纸篓恢复Word文档

想知道如何在Mac上恢复Word文档吗?首先检查垃圾!
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以下是如何从计算机的废纸篓中恢复Word for Mac文档:

1.右键单击Mac dock中的废纸篓图标

2.选择“打开”

3.在Finder中打开“废纸篓”文件夹,找到您要查找的Word文档

4.选择“放回”到macOS访达里面

注意:如果您不确定文件最初存储在哪里,也可以将其拖放到桌面或Finder中的其他文件夹中。

5.在Word文档最初保存的位置查找该文档

从这里,您可以编辑、重命名Word文件,或执行任何其他需要的操作。

从自动恢复中恢复未保存的word文档

微软在应用程序中内置了一个名为AutoRecover的功能,可以每隔十分钟左右保存一次Office文档。它可以帮助避免丢失文件。

您可以访问自动恢复保存,这可能会得到您要查找的文件的版本。以下是如何恢复丢失的Word文档Mac AutoRecover:

1.在Mac上打开Finder

2.从菜单栏中选择“前往”

3.选择“前往文件夹…”

4.复制粘贴以下路径:/Users//Library/Containers/com.Microsoft/Data/Library/Preferences/AutoRecovery

注意:在这个字符串中,应该是您在Mac上的个人资料的用户名。

然后,您将被定向到库中的“Containers”文件夹。向下滚动直到看到“com.microsoft.Word”并搜索您的文档。但是它也可能位于容器文件夹中的另一个Microsoft文件夹中,因此请耐心等待!
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从临时文件夹中恢复丢失的文档

你的Mac电脑有一个文件夹,里面存放着临时物品——你要找的Word文档可能就在那里!以下是如何恢复丢失的word文档Mac终端可能会帮助您找到:

1.打开Mac上的终端

2.输入以下命令:open $TMPDIR

3.在列表中找到“临时项目”文件夹

如果Word文档位于此文件夹中,只需右键单击或将其拖动到另一个文件夹,如桌面。
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使用软件恢复未保存的word文档

无论是Word还是其他文件类型,使用第三方应用程序恢复丢失的文档可能会容易得多。小编使用的是Disk Drill。

Disk Drill的主要重点是查找您认为可能丢失的文件,对于任何丢失过文档的人来说,它都是必备的应用程序。它会在Mac电脑的所有角落(如“临时项目”文件夹)搜索您要求它查找的任何文件名或文件类型。

下面是恢复丢失的Word文档教程:

1.在Mac上打开Disk Drill

2.选择窗口右侧的“恢复”按钮

3.输入要缩小搜索范围的任何筛选器

4.当您看到丢失的文件时,请再次选择“恢复”
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在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像分割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像分析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的分割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像分割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高分割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递与融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高分辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的分割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部分包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部分则包含上采样层和卷积层,并与编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出与解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练与优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像分割任务,常用的损失
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