ipad有锁版无法激活,连接itune无反应

本文详细介绍了iOS设备升级至特定系统版本后遇到的激活及连接iTunes问题,包括如何通过红雪越狱进行解决。特别针对iPhone4、iPhone3GS在不插卡的情况下能够进系统或插卡显示紧急拨号的情况提供了相应的解决办法,并指出了在连接电脑时可能出现的错误提示及解决措施。

机器刷了4.3.5系统之后,开机之后一直显示itunes图标以及usb连接插口. 脸上itunes一直提示一段英文:we are unable to contiue your activation at this time . 进入DFU模式连接itunes提示要求恢复. 恢复之后仍然无法激活.
 
然后直接红雪越狱.再行以下操作:

1,首先下载需要的2个文件, 一个是lockdown,一个是ifunbox。。【前提是必须越狱】
2,附件下载
3,然后都解压出来。。。
4,打开ifunbox。找到如图所示的文件夹。。。

5,lockdown里面的所有文件替换成我上传的文件。。【注意是全部文件,有些报错0X000000E等错误的都是由于lockdown里面前两个文件夹的文件没有复制过去,切忌,切忌】
6,替换之后重启iphone/ipad完成。。。 
7,对于iphone4,iphone 3GS 不插卡能够进系统,插卡显示紧急拨号的也是以上解决办法。。。

 

 

完成以上步骤之后. 可能会出现连接itunes提示:无法连接ipad,因为受到来自该设备的无效响应.  解决方法:

删除你电脑上以下位置的Lockdown   
Vista/Win7的 是 
C:\programdata\apple\lockdown 
XP的 是这个C:\Documents and Settings\All Users\Application Data\Apple\lockdown 

(若找不到文件夹,就点文件夹选项,显示隐藏的文件夹) 

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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