Navicat for MySQL Mac 破解版

本文介绍在macOS系统环境下如何配置MySQL,并通过Navicat for MySQL进行数据库管理。文中提供了Navicat Premium的老版英文破解教程,包括下载地址、注册机使用步骤等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

今天在macOS 系统下搭建 Java开发环境,需要配置MySQL,按照Windows的习惯,使用Navicat for MySQL 操作比较习惯。然后找不到比较好的破解版,这里介绍一个老版的,还是英文版的工具安装破解说明。

 

1. 官网下载地址:

http://download3.navicat.com/download/navicat110_premium_en.dmg

安装完后不要打开

2. 下载注册机:Core_keygen-2.dmg

3. 打开注册机

 

 

4. 输入或者修改注册者姓名,公司,然后点击Generate生成序列号。 

5. 然后再点Path,在应用程序里选择Navicat Premium (找不到就从右上角那里搜索输入Navicat)

6. 然后再点Activate,在应用程序里选择Navicat Premium。(5,6顺序哪个先都可以)

7.打开查看注册结果,OK!没问题, 在没有注册之前是显示 unregistered

 

### 使用 AutoGPTQ 库量化 Transformer 模型 为了使用 `AutoGPTQ` 对 Transformer 模型进行量化,可以遵循如下方法: 安装所需的依赖包是必要的操作。通过 pip 安装 `auto-gptq` 可以获取最新版本的库。 ```bash pip install auto-gptq ``` 加载预训练模型并应用 GPTQ (General-Purpose Tensor Quantization) 技术来减少模型大小和加速推理过程是一个常见的流程。下面展示了如何利用 `AutoGPTQForCausalLM` 类来进行这一工作[^1]。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM model_name_or_path = "facebook/opt-350m" quantized_model_dir = "./quantized_model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # 加载已经量化的模型或者创建一个新的量化器对象用于量化未压缩过的模型 gptq_model = AutoGPTQForCausalLM.from_pretrained(quantized_model_dir, model=model, tokenizer=tokenizer) ``` 对于那些希望进一步优化其部署环境中的模型性能的人来说,`AutoGPTQ` 提供了多种配置选项来自定义量化参数,比如位宽(bit-width),这有助于平衡精度损失与运行效率之间的关系。 #### 注意事项 当处理特定硬件平台上的部署时,建议查阅官方文档以获得最佳实践指导和支持信息。此外,在实际应用场景之前应该充分测试经过量化的模型以确保满足预期的质量标准。
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