使用iMazing将iphone的联系人信息导出至电脑

    我们都知道iphone在默认情况下,iTunes或者是iCloud自动同步我们的通讯录信息,对该过程几乎没有被用户控制,并且没有导出的方法可言,为此我们如何将iphone的通讯录中的联系人信息导出至电脑呢?

    我们可以借助专业管理iOS设备的iMazing软件,它可以轻松地将联系人信息从iPhone导出至电脑上,iMazing支持导出的格式有,电脑系统自带的通讯录、Excel、vCard和CSV。下面我们就以iMazing 2(win10)详细操作一遍吧。

 

一、连接设备

    首先我们打开从iMazing中文网下载并安装完成的iMazing软件,接着使用USB接口将自己的iphone与电脑相连接,然后根据提示解锁iphone并点击“信任次电脑”操作,如果之前已经连接并配对成功,可以选择使用Wi-Fi连接。

 

二、开启备份加密

    我们在打开iMazing的通讯录管理功能之前,需要手动开启加密备份。首先我们选中需要导出通讯录的iphone设备,然后在右侧功能栏中找到并点击“选项”,如图2所示。

 

    进入选项界面点击“备份加密”,绿色代表已开启,这里我们已经提前开启就不再赘述,如图3所示。

 

三、打开通讯录管理

    开启备份加密完成之后会返回到iMazing的主界面,之后点击左侧栏中的“通讯录”,如图4所示。

 

四、导出联系人

    进入通讯录管理界面可以发现,左侧栏是通讯录位置选项,右侧栏是联系人详细信息,界面下面是各种格式的导出和导入功能,如图5所示。

 

    然后我们选中需要导出的联系人,多选可以按住“CTRL”键,接着我们点击“导出至VCard”,如图6 所示。当然也可以选择其他格式,根据自己的需要选择。

 

    接着会弹出“确定选择”窗口,我们点击“仅所选项目”即可,如图7所示。如想要导出所有联系人,可以选择“所有项目”。

 

    然后弹出“浏览文件夹”窗口,我们点击保存的位置,接着点击“确定”即可,如图8所示。之后iMazing将会将所选联系人信息导出至电脑啦!

    以上就是使用iMazing将iphone的联系人信息导出至电脑的详细教程,如果还想要了解更多iMazing的相关功能,敬请访问iMazing中文网。     

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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