不只为了装盗版 给你讲述iPhone越狱的十大原因

随着iOS6.1系统的发布,苹果设备迎来了新的越狱工具evasi0n。越狱不仅能让用户安装Cydia应用商店中的软件,还能解锁诸多官方限制的功能,如自定义主题、增强Siri功能、安装第三方输入法等。本文列举了十个越狱的理由,带你深入了解越狱带来的便利。

北京时间昨天凌晨,苹果iOS6.1系统越狱工具evasi0n终于发布了,很多iPhone用户都是守在电脑前,第一时间就将自己手中的iPhone进行越狱。对于iPhone5和iPadmini来说,这更是二者第一加入越狱的阵营。

其实对于某些用户来说,越狱可能只是以为能够装破解盗版软件。其实越狱真正的意义并非如此,而是能够打破苹果系统自身的桎梏,安装各种系统类的插件,实现iOS系统自身无法实现的功能,让iPhone变得更强大。

不只为了装盗版 给你讲述iPhone越狱的十大原因

目前对iPhone和iPad进行越狱是完全合法的行为,越狱之后的iPhone可以实现一些普通用户从未体验过的美妙功能。也许看了下面的内容,那些从来没有越狱过的iPhone用户也跃跃欲试了。

“我自己的手机凭什么被苹果束缚”

不只为了装盗版 给你讲述iPhone越狱的十大原因

对于非常注重“权利”的消费者来说,自己花钱买的手机却还是要听苹果的,苹果让做什么才能做什么,苹果不让做就不能,这真的很让人“不爽”。既然花钱买了iPhone,当然要完全听自己的。

访问Cydia应用商店

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越狱之后iPhone中就会出现Cydia商店的身影。有大量的独立软件开发人员在Cydia上贡献者众多被苹果“无法接受”的好软件。越狱之后,用户就可以随时随地安装更多Cydia上的软件,实现iOS系统无法做到的功能。

将你的iPhone变成一个免费移动热点

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iPhone自带的3G热点功能不太好用?那么你绝对需要试试Cydia商店中的MyWi,iOS系统最强大的移动热点工具。

安装自定义主题

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也许你已经对iPhone千篇一律的外观和系统界面感到厌烦,越狱之后,就可以安装数以万计的第三方主题模式,让你的iPhone与众不同。

让Siri能做的更多

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虽然大部分用户还没有养成使用Siri的习惯,但是越狱之后的Siri确实可以做到更多的事情。甚至连关机、重启这种功能,都可以通过声音来控制。

安装第三方输入法

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虽然有些用户喜欢第三方输入法或者传统的九宫格输入法,但是这些只能在Android手机上随意使用。未越狱的iPhone只能使用苹果自带的输入法。但是一旦越狱之后,什么QQ输入法、Swype等第三方输入法都可以随意安装。

在通知栏安装快捷开关

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越狱之后,就可以安装非常著名的SBSetting插件了。这个插件可以让你快捷更改手机设置、在通知栏显示各种快捷开关,只要你喜欢,各种开关的组合都可以实现。这样iPhone用户就不用再羡慕Android用户了。

安装任天堂模拟器

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越狱后可以安装iMame模拟器,玩上一天的任天堂游戏都不是问题。

让iPhone变得更安全

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iCaughtU是一款iPhone防盗软件。如果你的iPhone丢失了,小偷只要输入错误的手机密码,iCaughtU就会自动将小偷拍照并且将照片发到事先设定好的邮箱,让警察叔叔去抓他。

还你一个清爽的通知栏

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Ipsum是一款允许用户在锁屏界面清理推送消息提醒的插件,对于那些喜欢清爽界面的用户来说是一个不错的选择。

最后,小编还是要告诉大家,越狱不是为了装盗版软件,即使你手中的iPhone已经越狱,小编还是希望大家支持正版软件,毕竟大部分苹果的App只要六块钱。大家对正版的支持,才能给开发人员更大的动力,这样我们才能用上更多实用好玩的软件!

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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