X-Mind 8激活

最近电脑反应太慢,然后重装了一下系统,结果电脑反应速度是变快了,但是之前装的好多软件也都没了。今天在打算用X-Mind画思维导图的时候,发现还没进行安装,正好趁这个机会把安装激活过程记录一下。

  • 教程基于 XMind 8 Update 8 (R3.7.8.201807240049)版本进行讲解。

1.XMind 8 下载:

官网下载地址:https://www.xmind.cn/
百度网盘下载地址:https://pan.baidu.com/s/1NI66-XMK_1ggsS4INOhFOw
提取码:r6yk

2.XMind 8安装

无脑式安装,一路next到底,到最后点击Finish完成安装

3.激活(重点来了)

  • 首先下载激活插件:XMindCrack.jar
    百度网盘下载地址:https://pan.baidu.com/s/1OaSY8fIBYKtLwfHgbEBU6Q
    提取码:wldd
  • 将下载下来的jar包拷贝到XMind 8安装目录的bin路径下
    在这里插入图片描述
  • 用记事本或其他文本编辑器打开安装目录下的XMind.ini文件
  • 在XMind.ini 文件最后添加-javaagent,然后加上XMindCrack.jar的绝对路径。

修改后的XMind.ini文件内容

-configuration
@user.home/Application Data/XMind/configuration-cathy_win32-R3.7.8.201807240049
-data
@user.home/Application Data/XMind/workspace-cathy
-startup
plugins/org.eclipse.equinox.launcher_1.3.200.v20160318-1642.jar
--launcher.library
plugins/org.eclipse.equinox.launcher.win32.win32.x86_1.1.400.v20160518-1444
--launcher.defaultAction
openFile
-eclipse.keyring
@user.home/Application Data/XMind/secure_storage
-vmargs
-Dfile.encoding=UTF-8
-Xms128m
-Xmx1024m
-XX:MaxPermSize=256m
-javaagent:D:\XMind\XMindCrack.jar     // 改成你自己的安装目录

  • 打开 XMind, 点击帮助 ----> 序列号,然后输入以下序列号 ,邮箱随便填在这里插入图片描述
    输入下述序列号:
XAka34A2rVRYJ4XBIU35UZMUEEF64CMMIYZCK2FZZUQNODEKUHGJLFMSLIQMQUCUBXRENLK6NZL37JXP4PZXQFILMQ2RG5R7G4QNDO3PSOEUBOCDRYSSXZGRARV6MGA33TN2AMUBHEL4FXMWYTTJDEINJXUAV4BAYKBDCZQWVF3LWYXSDCXY546U3NBGOI3ZPAP2SO3CSQFNB7VVIY123456789012345

4.激活完成

在这里插入图片描述
如果上述方法激活失败的话,可能是由于版本的原因,你可以到按1.中百度网盘的地址去下载和我相同的版本


------ 感谢您的阅读 ------
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### 如何使用 Anaconda 配置 MIND 环境 #### 1. 安装 Anaconda 为了配置 MIND 环境,首先需要安装 Anaconda。可以通过执行以下命令来启动安装脚本: ```bash sh Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh ``` 这一步会引导用户完成 Anaconda 的安装过程[^1]。 #### 2. 创建虚拟环境 创建一个新的 Conda 虚拟环境用于运行 MIND 工具包。假设我们将该环境命名为 `mind_env` 并指定 Python 版本为 3.9(具体版本可以根据需求调整),可以运行如下命令: ```bash conda create --name mind_env python=3.9 ``` 激活新创建的虚拟环境: ```bash conda activate mind_env ``` #### 3. 安装依赖项 MIND 是一种基于深度学习的工具集,通常需要 PyTorch 或 TensorFlow 支持。以下是两种常见框架的支持方式: ##### (a) 使用 PyTorch 构建 MIND 环境 对于 PyTorch 的支持,可以在 Ubuntu 上按照以下步骤操作: 1. **安装 CUDA 和 cuDNN** 如果目标设备具有 NVIDIA 显卡,则需先安装合适的 CUDA 和 cuDNN 版本。例如,针对较新的硬件可参考以下组合:CUDA 11.x 和 cuDNN 8.x[^2]。 2. **安装 PyTorch** 运行以下命令以安装兼容的 PyTorch 版本: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c nvidia ``` ##### (b) 使用 TensorFlow 构建 MIND 环境 如果选择 TensorFlow 作为后端,建议遵循特定版本匹配原则。例如,在 Windows 系统上构建 Tensorflow-GPU 环境时,可能涉及以下设置: 1. **确认 CUDA 和 cuDNN 兼容性** 假设已安装 CUDA 11.2 和 cuDNN 8.2.1,则应确保这些库与 TensorFlow 2.5.0 及以上版本兼容[^3]。 2. **安装 TensorFlow** 执行以下命令以安装 TensorFlow GPU 版本: ```bash pip install tensorflow-gpu==2.5.0 ``` #### 4. 下载并安装 MIND 库 最后,下载官方提供的 MIND 源码或预编译包,并将其集成到当前环境中。一般情况下可通过 Pip 或源代码方式进行安装: ```bash pip install mind-toolbox ``` 或者克隆 GitHub 存储库后再手动安装: ```bash git clone https://github.com/example/mind.git cd mind python setup.py install ``` 通过上述流程即可成功搭建适用于研究目的的 MIND 开发环境。 ---
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