Mac安装激活--Typora,一个比记事本更加强大的纯文本软件

Mac安装激活--Typora,一个比记事本更加强大的纯文本软件

一、安装

1.首先到官网下载Mac版的Typora,下载地址:https://typoraio.cn/

(1)打开默认中文站

在这里插入图片描述


(2)往下滑,下载Mac版

在这里插入图片描述


2.下载完成后,会看到Typora.dmg文件,点击打开文件

在这里插入图片描述


3.打开Typora.dmg文件,鼠标落在左边app图标上,按住拖拽到右边图标,安装完成。

在这里插入图片描述


4.打开启动台

在这里插入图片描述

,可以看到Typora软件已安装成功。

在这里插入图片描述

5.点击Typora进入app的欢迎界面,发现未激活,只能试用14天。下面进行激活的操作。

二、激活

1.打开访达

在这里插入图片描述

,按快捷键Command+Shift+G 打开搜索,

在这里插入图片描述

2.在上图红框内输入/Applications/Typora.app/Contents/Resources/TypeMark
点击回车,快速进入目录。

在这里插入图片描述

此时会看到搜索结果有很多,选第一个即可;

在这里插入图片描述


3.选中后点击回车,跳转到该文件夹下;
打开文件:page-dist文件夹–>static–>js–>LicenseIndex.开头的文件

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


4.选中该文件后右键(Mac的右键:control+鼠标单击)–>打开方式–>用「文本编辑」打开

在这里插入图片描述


5.打开后,点击顶部菜单栏「编辑」–>「查找」–>「查找」,进行搜索;
搜索:hasActivated="true"==e.hasActivated,
并将这段替换为 hasActivated="true"=="true"

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


6.替换后,参考黄色高亮部分,保存该文件,即可。

在这里插入图片描述


7.保存后,重新打开Typora软件,欢迎界面撒花🎉🎉🎉,显示已激活。okk结束!!

在这里插入图片描述

注:参考文献:mac安装并激活Typora

Read more

除了 OpenClaw,今天 AI 热榜还有什么值得看?我把 5 个重点方向讲清楚了

除了 OpenClaw,今天 AI 热榜还有什么值得看?我把 5 个重点方向讲清楚了

🔥 个人主页:杨利杰YJlio❄️ 个人专栏:《Sysinternals实战教程》《Windows PowerShell 实战》《WINDOWS教程》《IOS教程》《微信助手》《锤子助手》《Python》《Kali Linux》《那些年未解决的Windows疑难杂症》🌟 让复杂的事情更简单,让重复的工作自动化 除了 OpenClaw,今天 AI 热榜还有什么值得看?我把 5 个重点方向讲清楚了 * 除了 OpenClaw,今天 AI 热榜还有什么值得看?我把 5 个重点方向讲清楚了 * 1. 我先说结论:今天这波 AI 热榜,最重要的不是“谁最火”,而是“风向变了” * 2. GoogleCloudPlatform / generative-ai:平台生态正在成为真正的护城河 * 3. MiroFish:群体智能和多智能体,开始从概念走向更具体的产品叙事

By Ne0inhk
Python+AI 实战:搭建属于你的智能问答机器人

Python+AI 实战:搭建属于你的智能问答机器人

欢迎文末添加好友交流,共同进步! “ 俺はモンキー・D・ルフィ。海贼王になる男だ!” 引言 * 在数字化转型浪潮中,智能问答机器人正成为企业客服、知识库检索乃至个人助理等场景的关键交互入口。它能让员工秒级获取技术解答、客户即时获得业务支持、学习者随时得到个性化辅导,极大提升信息获取效率与用户体验。 * 为何选择 Python 与开源 AI 模型?Python 拥有成熟的 AI 生态——Hugging Face Transformers、LangChain、FAISS 等工具大幅降低开发门槛;而本地部署的开源大模型(如 Phi-3、Mistral、Llama 系列)则保障了数据隐私、规避了 API 成本,特别适合对安全性或离线能力有要求的场景。 * 本文将手把手带你从零构建一个基于 RAG(检索增强生成)架构的本地智能问答系统:使用 Sentence-BERT 实现语义检索,FAISS 作为向量数据库,并集成轻量级开源语言模型生成答案。

By Ne0inhk
人工智能:自然语言处理在医疗领域的应用与实战

人工智能:自然语言处理在医疗领域的应用与实战

人工智能:自然语言处理在医疗领域的应用与实战 学习目标 💡 理解自然语言处理(NLP)在医疗领域的应用场景和重要性 💡 掌握医疗领域NLP应用的核心技术(如电子病历分析、疾病诊断辅助、药物相互作用检测) 💡 学会使用前沿模型(如BioBERT、ClinicalBERT)进行医疗文本分析 💡 理解医疗领域的特殊挑战(如医疗术语、数据隐私、法规要求) 💡 通过实战项目,开发一个电子病历文本分类应用 重点内容 * 医疗领域NLP应用的主要场景 * 核心技术(电子病历分析、疾病诊断辅助、药物相互作用检测) * 前沿模型(BioBERT、ClinicalBERT)在医疗领域的使用 * 医疗领域的特殊挑战 * 实战项目:电子病历文本分类应用开发 一、医疗领域NLP应用的主要场景 1.1 电子病历分析 1.1.1 电子病历分析的基本概念 电子病历(Electronic Health Records, EHR)是医疗领域的核心数据之一,包含了患者的基本信息、诊断记录、

By Ne0inhk