palm pre+导出联系人

最新推荐文章于 2025-01-25 01:00:00 发布
转载 最新推荐文章于 2025-01-25 01:00:00 发布 · 1.1k 阅读 · 0
文章标签：

#palm #手机 #webos #file

本文介绍了一种方法，通过使用特定代码和USB数据线将GSM手机上的联系人信息导出到电脑中，具体步骤包括激活U盘模式、连接手机和电脑、查找隐藏文件夹和导出联系人数据。
对于GSM手机，键入#*66623#，之后点拨号图标
击绿色的”CelleBrite Export”按钮
当”Step1: Export File…”完成后，按照指示把手机和电脑用USB数据线连起来
激活U盘模式。
确保你的电脑会显示所有隐藏文件，找到”.temp”这个隐藏文件夹

找到”PmMigration.vcf”这个文件，这个就是你的webOS手机上所有的联系人信息


DONE


stanmarsh
关注
【LLM大模型】指令微调、peft高效参数微调
发现问题，并解决问题，批判性思维
05-07 1万+
LLaMA 是 Meta AI 发布的包含 7B、13B、33B 和 65B 四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B 仅以 1/10 规模的参数在多数的 benchmarks 上性能优于 GPT-3(175B)，LLaMA-65B 与业内最好的模型 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B 比较也具有竞争力。通过使用与 ChatGLM（chatglm.cn）相同的技术，ChatGLM-6B 初具中文问答和对话功能，并支持在单张 2080Ti 上进行推理使用。
ARM64 Linux kernel + busybox rootFS via NFS over QEMU with GDB
huaz的博客
01-08 3234
由于条件所限，一般选择软件做前期模拟，这里做一些ARM 64 Linux kernel模拟运行环境搭建工作的总结，记录以便后用。 本文只涉及kernel + busybox rootFS via NFS over QEMU，以及gdb trace kernel。主机环境选择这里所说主机指模拟软件运行在上面的主机，本文只针对在X64 Linux主机上搭建ARM64 Linux kernel运行环境。
palm pre 手机导出联系人的方法 很简单
may_cauc
02-23 263
导入联系人的方法： 对于GSM手机，键入#*66623#，之后点拨号图标击绿色的”CelleBrite Export”按钮。当”Step1: Export File…”完成后，按照指示把手机和电脑用USB数据线连起来。;  激活U盘模式。 确保你的电脑会显示所有隐藏文件，找到”.temp”这个隐藏文件夹。 找到”PmMigration.vcf”这个文件，这个就是你的webOS手机上所有的联系人信息...
如何在本地备份你的Palm Profile的数据
bihailan123的专栏
01-31 1588
<br />不可否认，通过Palm Profile提供的云备份确实非常方便。但是，一方面，并不是每次从Palm Profile都能成功，另一方面，对于手机上重要的数据，安全专家建议我们至少要保存在三个地方：1、你的手机。2、云端。3、本地计算机。今天，我们就来学习如何在本地备份你的Palm Profile的数据。<br />目前，通过Mark/Space’s的The Missing Sync或是Chapura的PocketMirror确实能够方便地备份多种Pre/Pixi上的数据。但对于联系信息的备份，这两
[转] ARS：Palm Pre，体验webOS（二）
weixin_30586085的博客
07-27 227
By Jon Stokes [url=yangjianhua@gmail.com]猪油伴饭[/url]译，译文授权ifanr全文发布，转载请注明ifanr译文链接。此文同步发于译言http://www.yeeyan.com/articles/view/7196/51016 在本次Palm Pre体验的第二部分（第一部分为黑莓...
LLMs：《A Survey of Large Language Models大语言模型综述》的翻译与解读(一)之序言(挑战+LM四阶段+LLM与PLM的三大区别)、概述(两个代表性扩展定律/涌现能力
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
07-05 7382
​ LLMs：《A Survey of Large Language Models大语言模型综述》的翻译与解读(一)之序言(挑战+LM四阶段+LLM与PLM的三大区别)、概述(两个代表性扩展定律/涌现能力三种典型/六大关键技术+GPT系列技术演进)、资源(开源模型/闭源API+六类语料库+三种框架库) LLMs：大型语言模型发展综述—序言(挑战+LM四阶段+LLM与PLM的三大区别)、概述(两个代表性扩展定律/涌现能力三种典型/六大关键技术+GPT系列技术演进)、资源(开源模型/闭源API
Paper：大模型之《Pre-Trained Models: Past, Present and Future大规模预训练模型的发展历史、最新现状和未来发展三个方向》翻译与解读
热门推荐
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
12-12 1万+
Paper：大模型之《Pre-Trained Models: Past, Present and Future大规模预训练模型的发展历史、最新现状和未来发展三个方向》翻译与解读目录Paper：《Pre-Trained Models: Past, Present and Future大规模预训练模型的发展历史、最新现状和未来发展三个方向》翻译与解读Abstract1 Introduction简介2 Background背景2.1 Transfer Learning and Supervised Pre-Tra
LLMs之FT：《The Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs from Basics to Breakthroughs: An Exhaustive Review o
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
12-17 3807
​ LLMs：《The Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs from Basics to Breakthroughs: An Exhaustive Review of Technologies, Research, Best Practices, Applied Research Challenges and Opportunities》翻译与解读
CLAP: Learning Transferable Binary Code Representations with NLS——通过自然语言监督学习可迁移的二进制代码表示
Together_CZ的博客
01-25 1482
CLAP:LearningTransferableBinaryCodeRepresentationswith NaturalLanguageSupervision 通过自然语言监督学习可迁移的二进制代码表示
MojoTracker：WebOS平台上的GPS轨迹记录应用
MojoTracker 是一款专为 WebOS 移动平台设计的 GPS 跟踪器应用程序，主要面向 Palm 系列移动设备，尤其是 2009 年发布的 Palm Pre。该应用的核心功能是利用设备内置的 GPS 接收器以及 GSM 小区定位技术，实时获取...
MojoTracker:适用于 WebOS 移动平台的 GPS 跟踪器应用程序
06-14
MojoTracker 是在 Palm 移动设备上使用的 WebOS 移动平台的应用程序，如 Palm Pre（2009 年发布）。 它显示来自设备 GPS 接收器和/或来自 GSM 小区的当前位置信息。 它允许将您的曲目记录到内部数据库并显示基本统计...
【AI视野·今日Sound 声学论文速览 第四十四期】Tue, 9 Jan 2024
TomRen
01-11 1431
AI视野·今日CS.Sound 声学论文速览 Tue, 9 Jan 2024 Totally 27 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Sound Papers DJCM: A Deep Joint Cascade Model for Singing Voice Separation and Vocal Pitch Estimation Authors Haojie Wei, Xueke Cao, Wenbo Xu, Tangpeng Dan, Yueguo Chen歌声
手机截图如何提取文字？
qq_14945847的博客
02-15 2706
然而，图片中的文字信息往往难以获取，尤其对于那些需要快速获取信息的人们来说，阅读图片中的文字会是一项繁琐且费时的任务。现在，我们有一个好消息要告诉大家：通过使用我们的图片文字提取工具，您将能够轻松地提取图片中的文字信息。您只需要将图片上传到我们的平台，然后工具就会自动识别图片中的文字，并将其转化为可编辑的文本格式，方便您进行编辑、存储和分享。高精度：我们的工具采用了最先进的OCR技术，可以快速准确地从图片中提取文字信息，避免了传统OCR技术中的错误和漏识别问题。将需要提取文字信息的图片上传到我们的平台。
2023年1月手机热门品牌型号排行榜（手机行业趋势分析）
jingcanmou_data的博客
02-15 2284
1月份手机产品在京东平台上的销售量达到640万+，环比增长51.3%，同比去年仍呈增长趋势，增长率为9.5%。
yubaolee_OpenAuthNet_25456_1764964690631.zip
12-07
yubaolee_OpenAuthNet_25456_1764964690631.zip
基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）
12-07
基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）内容概要：本文主要围绕《基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）》展开，介绍了利用Matlab进行电池充电控制策略的仿真与比较研究。重点对比了PID控制器与电流控制器在电池充电过程中的性能表现，涵盖系统建模、控制算法设计、仿真分析及结果评估等内容，旨在为电池管理系统中的充电控制提供优化方案和技术参考。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电池管理系统中充电控制策略的设计与优化；②开展PID控制与电流控制在动态响应、稳定性、充电效率等方面的性能对比研究；③支持教学实验、科研仿真及实际工程项目中的控制器选型与验证。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码进行仿真实践，重点关注控制器参数设置、系统响应曲线分析及不同工况下的性能差异，同时可扩展至其他先进控制算法（如模糊控制、自适应控制）的对比研究，以深化对电池充电控制技术的理解与应用。
一个基于SpringBoot和MyBatis框架开发的用于高校或公共图书馆自习室资源智能化管理的Web应用程序系统_包含用户注册登录座位预约状态查询取消预约留言反馈及管理员对自习室.zip
12-07
一个基于SpringBoot和MyBatis框架开发的用于高校或公共图书馆自习室资源智能化管理的Web应用程序系统_包含用户注册登录座位预约状态查询取消预约留言反馈及管理员对自习室.zip
nats.swift-Swift资源
最新发布
12-08
Swift client for NATS, the cloud native messaging system.
ACM算法竞赛题解与优化技巧 练习题
12-07
ACM算法竞赛题解与优化技巧
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值