Mac记录

最新推荐文章于 2024-11-29 18:17:00 发布
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本文指导您如何在Mac操作系统中启动Android SDK Manager，并解决遇到的问题。

1、在mac中启动Android SDk Manager:

http://stackoverflow.com/questions/16271242/launch-android-sdk-manager-tools-directory-doesnt-exist-mac

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Mac导出微信聊天记录
null_10086的博客
09-20 2990
Intel MacBook 按下开机键后按住 Command-R 组合键进入恢复模式，arm MacBook 按住开机键不放直到出现选择界面，进入恢复模式进行操作。# 切换到数据库文件所在的目录，不要直接复制此处的路径，直接从 Finder 拉到终端里。直到出现恢复模式界面。点击顶部 Utilities 菜单，然后打开终端。# 把所有的 msg 数据库文件拷贝到 WeChatDB 目录。# 在桌面上创建 WeChatDB 目录。intel 电脑输入。
Paste Mac记录剪切板历史工具
04-16
在苹果的Mac操作系统中，Paste是一款非常实用的剪切板管理工具，它能够记录并管理用户的剪贴板历史，极大地提升了工作效率。Paste的功能不仅仅是简单的复制和粘贴，它还允许用户搜索、分类、保存和重复使用剪贴板...
Windows 转 mac 记录
qq_38781075的博客
08-25 1340
2、运行中的应用下方会有一个点，如果你发现应用点了×还是运行中，你可以触控板双击应用点击退出。4、每个应用都有自己的菜单，在右上角，不同的应用菜单是不一样的，框框里是应用名。有些设置是在菜单栏里的，别忘了，Windows的应用的菜单栏就在应用内侧上方。1、Windows的右键等于mac的双击触控板、control+单击触控板。3、mac 是可以安装应用商店之外的程序的，比如安装搜狗输入法。初次从Windows转mac可能会不适应，建议先看看。如果你发现应用无法安装，你可以尝试找找旧的版本。
Mac 快捷键记录
flyconley的博客
03-27 581
切换中英文 ctrl+空格 截屏 shift+command+5 复制粘贴撤销查找保存 Command-X：剪切所选项并拷贝到剪贴板。 Command-C：将所选项拷贝到剪贴板。这同样适用于“访达”中的文件。 Command-V：将剪贴板的内容粘贴到当前文稿或应用中。这同样适用于“访达”中的文件。 Command-Z：撤销上一个命令。随后您可以按 Shift-Command-Z 来重做，从而反向执行撤销命令。在某些应用中，您可以撤销和重做多个命令。 Command-A：全选各项。 Comma
MAC OS升级记录
talk_8的专栏
11-28 6248
家里有台老MAC一直在吃灰，最近拿出来使用时发现各种软件都不能使用了，安装软件时发现系统版本比较低无法安装软件。于是就想升级系统版本，下面是升级过程的记录，以便后续再升级时查阅。 1.升级时需要使用AppleID登录App Store才可以，原来的MAC没有登录，登录时发现总是报密码错误(密码是正确的)，其实是MAC后期版本中引入了双重认证，早期版本只有id和密码两个输入框，不会弹出双重认证的输入窗口。报错时手机会收到双重认证的短信，都没有弹出输入框，如何输入？这个显然是无法解决了，于是就想看看有没有其它
mac 终端命令行 记录
weixin_53008757的博客
01-06 1519
安装android apk 包 ① 进入包所在的路径位置 ② adb install xxxx包名
Mac清理微信聊天记录
yuanyuanxingxing的专栏
11-29 1388
2. 删除所有聊天记录。1. 切换到存储目录。
Mac基本使用记录
ljl2107的博客
09-02 1289
打开任务管理器。
Mac快捷键盘记录
是我
02-01 871
文件夹浏览后退 Command + [ 文件夹浏览前进 Command + ] F11 显示桌面
mac idea快捷键记录
weixin_71788142的博客
03-12 563
1.查看接口有多少的实现类，选中下面的这个类，然后command+option+B 即可。
CleanClip：Mac上的剪贴板神器，轻松追溯历史记录
AUV1107的专栏
09-15 675
CleanClip 是一款功能强大的 Mac 剪贴板历史管理工具,它可以帮助用户轻松地管理和追溯复制粘贴的历史记录。CleanClip 能够保存用户复制过的所有内容,包括文本、图片、文件等,并且提供了多种视图模式,包括列表视图和网格视图,方便用户快速找到需要的内容。
精选资源
键盘记录器：Mac OS X简洁的键盘记录器
01-30
标题"键盘记录器：Mac OS X简洁的键盘记录器"表明我们讨论的主题是一款适用于Mac OS X操作系统的键盘记录软件。键盘记录器是一种能够追踪并记录用户在计算机上输入的所有按键的工具，它通常用于监控、安全分析或者...
TIA博途中通过数据记录库功能块读取PLC的IP地址+MAC地址等.docx
07-18
### TIA博途中通过数据记录库功能块读取PLC的IP地址+MAC地址等 在工业自动化领域，对PLC（可编程逻辑控制器）进行有效的监控和管理至关重要。其中，能够准确读取PLC的IP地址、MAC地址等网络信息是实现远程监控和...
苹果手机微信聊天记录备份导出神器：WX Backup、Mac版本
03-12
微信里积累了数年的聊天记录，连iPhone都吃不消了，可惜你依旧不能删掉它们。 把重要的聊天记录导出来吧，然后你就可以在电脑上好好收藏和品味了。 WX Backup的优点： 1、没有广告，不收费，软件非常简约 2、保存...
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
01-03
内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003
01-03
小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
01-03
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
01-03
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
电机控制基于Simulink的永磁同步电机模型预测控制仿真：FCS-MPCC算法实现与动态性能分析
最新发布
01-03
内容概要：本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机（SPMSM）有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块，实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制，具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析，涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形，验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性，并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群：自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生，以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员；具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳； 使用场景及目标：①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目；②作为电机先进控制算法（如MPC、MPTC）的仿真验证平台；③支撑科研中对控制性能优化（如动态响应、抗干扰能力）的研究需求； 阅读建议：建议读者结合Simulink环境动手搭建模型，深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑，重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制，并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验，以增强实践与创新能力。
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