ios 常识

固件就是一个数码产品最基本的软件称为固件,Ios固件就是iphone或者itouch固件,

固件其实就是所谓的操作系统,你可以将刷固件理解为重装系统。

 
 
Cydia;iphoneipod touchipad等上的一种破解软件,类似苹果在线软件商店iTunes Store 的软件平台的客户端,在越狱的过程中被装入到系统中的,其中多数为iPhone、iPod Touch、iPad的第三方软件和补丁,主要都是弥补系统不足用。是由Jay Freeman (Saurik)领导,Okori Group 以及UCSB大学合作开发。Cydia的主要目的是为越狱的iOS用户提供一个高级包装工具的图形界面前端以安装不被App Store接受的程序。它也是一个软件仓库的聚合器,带有几个被社区信任的源以避免对某个服务器的过度依赖。许多通过Cydia的应用程序都会获取你系统权限.
Cydia会直接把软件包下载下来,并安装在和iOS内置程序相同的/Applications目录下。同时这也不会影响原本在App Store中购买和下载软件
2009年9月,在提供软件之外,Cydia还提供了一个新功能,即保存iOS恢复时所需的数字签名,也被称做SHSH(验证iTunes恢复固件操作合法性的一个证书),被Apple用来验证iOS固件恢复的过程。这使得用户可以在新bootrom的iPhone 3Gs和之后的设备上把iOS固件恢复到早期版本.
 

ios名词解释 --- 什么是基带

基带(Baseband)是手机中的一块电路,负责完成移动网络中无线信号的解调、解扰、解扩和解码工作,并将最终解码完成的数字信号传递给上层处理系统进行处理。 在我们的手机中通常由两大部分电路组成,一部分是高层处理部分,相当于我们使用的电脑;另一部分就是基带,这部分相当于我们使用的Modem,手机支持什么样的网络制式(GSM、CDMA、WCDMA、TD-SCDMA等)都是由它来决定的,就像ADSL Modem和普通窄带Modem的区别一样。 我们用手机打电话、上网、发短信等等,都是通过上层处理系统下发指令(通常是标准AT指令)给基带部分,并由基带部分处理执行,基带部分完成处理后就会在手机和无线网络间建立起一条逻辑通道,我们的话音、短信或上网数据包都是通过这个逻辑通道传送出去的。 而随着软件无线电技术的发展,现在手机中的基带部分基本上都可以利用软件来实现无线信号的解码工作,同时采用软件无线电技术可以方便的实现基带部分的升级,以满足不同的需要或是修正基带部分的BUG。 DEV TEAM所作的工作就是要XX高层系统与基带部分的通信,以便高层指令能够穿透苹果的限制,直接送达基带部分,以完成通信。
 OTA升级(即是通iOS设备 -- 设置 --通用--软件更新)
 
转:http://blog.youkuaiyun.com/lzqial1987/article/details/7347429

IOS设备恢复模式和DFU模式 区别、进入方法

 

 

 
1、什么是iPhone恢复模式和DFU模式?

恢复模式是用来恢复iPhone的固件。DFU模式是用来刷机的,即升级或者降级固件。

2、iPhone恢复模式和DFU模式的区别?

恢复模式和DFU模式最大的不同在于是否启动了iBoot。在恢复模式下系统使用iBoot来进行固件的恢复和升级,而在DFU模式下系统则不会启动iBoot,因而你可以在DFU模式下进行固件的降级。

iBoot是iOS设备上的启动加载器,当你在恢复模式下进行系统恢复或者升级的时候,iBoot会检测你要升级的固件版本,以确保你要升级的固件版本比当前系统的固件版本要新(版本号更高)。如果要升级的固件版本比系统当前安装的固件版本要低的话,iBoot将会禁止固件的恢复。所以要进行固件的降级就必须将设备切换到DFU模式下。这也就意味着如果你需要恢复当前的固件版本,只需要将设备切换到恢复模式即可,iTunes会接管接下来的恢复工作;如果你需要将固件进行降级,就需要进入到DFU模式下。比如,在没有进入DFU模式的情况下,你不能将你的固件从3.0降级到2.2.1.

3、如何进入iPhone恢复模式或DFU模式?怎么退出iPhone恢复模式或DFU模式?

进入恢复模式:

1.彻底关闭设备,并且将设备与PC断开连接;
2.按住Home键;
3.在长按Home键的同时将设备连接到计算机;
4.一直按住Home键,直到你在设备屏幕上看到“连接到iTunes”的图片时你就进入到恢复模式了


退出恢复模式:安装电源键10秒即可。

进入DFU模式:

1.把设备连接到PC;
2.关闭设备;
3.同时按住Home键和电源键十秒(要精确计时哦)
4.松开电源键,继续按住Home键,直到在电脑上看到识别到DFU状态下的USB设备时就进入到DFU模式了;
5.在经过数秒之后iTunes就可以检测并识别到处于DFU模式下的设备了(黑屏状态)。


退出DFU模式:按住Home键和电源键10秒,设备关机之后重新启动设备即可。
 
 
 
 
 
本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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