pycharm 安装激活破解方法

article/2025/8/30 4:02:55

1、pycharm下载安装

https://www.jetbrains.com/pycharm/

2、打开http://idea.lanyus.com/下载破解补丁

3、将补丁复制到pycharm安装目录的bin目录下

D:/Program Files/JetBrains/PyCharm 2018.3/bin

4、修改该bin目录下的pycharm.exe.vmoptions(32位的文件)和 pycharm64.exe.vmoptions(64位的文件),用文本编辑器打开文件之后,在文件最后面加一行代码,并保存文件 :

-javaagent:D:/Program Files/JetBrains/PyCharm 2018.3/bin/破解补丁名字.jar

5、重新启动pycharm,选择activation code,将下面代码复制进去,点击ok即可

ThisCrackLicenseId-{
"licenseId":"11011",
"licenseeName":"Wechat",
"assigneeName":"Naked sleep of pig",
"assigneeEmail":"1113449881@qq.com",
"licenseRestriction":"",
"checkConcurrentUse":false,
"products":[
{"code":"II","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"DM","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"AC","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"RS0","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"WS","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"DPN","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"RC","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"PS","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"DC","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"RM","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"CL","paidUpTo":"2099-12-31"},
{"code":"PC","paidUpTo":"2099-12-31"}
],
"hash":"2911276/0",
"gracePeriodDays":7,
"autoProlongated":false}


http://chatgpt.dhexx.cn/article/ic3at1w0.shtml

相关文章

PhpStorm/IDEA/clion/pycharm 的破解与激活

安装完软件后,启动,在要求输入注册码的界面(菜单栏 ⇒ help ⇒ register)选择“License server”输入“http://idea.lanyus.com/”点击“OK”快速激活。 如果这种方式破解,点击 OK 按钮之后,出现红色错误提…

Pycharm破解方法

3.破解补丁激活 优点:到期时间为2099年,基本为永久啦缺点:相对服务器激活麻烦些,但是一共只需要3个步骤,其实并不麻烦 下载 https://pan.baidu.com/s/1mcQM8CLUnweY02ahKEr4PQ 并将 JetbrainsCrack-release-enc.jar 放…

PyCharm软件破解使用方法

背景 PyCharm的破解方法有很多种,第一种是“授权服务器激活”,第二种是“激活码激活”,第三种是“破解补丁激活”。 本文针对第三种“破解补丁激活”给出有效的破解方法。 准备工具 PyCharm破解补丁这个肯定是需要的,下载链接&…

VGG16结构

参考:https://blog.csdn.net/ziyouyi111/article/details/80546500 https://blog.csdn.net/u012606764/article/details/80495630 详细参数:

Pytorch:VGG16

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as Fclass VGG16(nn.Module):def __init__(self):super(VGG16, self).__init__()#输入图片大小为:3 * 224 * 224 self.conv1_1 nn.Conv2d(3, 64, 3) # 64 * 222 * 222 …

深度学习之基于Tensorflow2.0实现VGG16网络

VGG系列的网络,在网络深度上相比于其之前的网络有了提升,VGG16与VGG19是VGG系列的代表,本次基于Tensorflow2.0实现VGG16网络。 1.VGG16 网络简介 VGG16网络模型在2014年ImageNet比赛上脱颖而出,取得了在分类任务上排名第二&…

CNN-VGG16

一张图片如何作为输入? 如下图,彩色图像有RGB三个色值通道,分别表示红、绿、蓝,每个通道内的像素可以用一个二维数组表示,数值代表0-255之间的像素值。假设一张900*600的彩色的图片,计算机里面可以用 (90…

基于VGG16的猫狗分类实战

1 使用卷积神经网络识别猫和狗数据集 1.1 理论基础 1.1.1 VGG架构 VGG16是由Karen Simonyan和Andrew Zisserman于2014年在论文“VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE SCALE IMAGE RECOGNITION”中提出的一种处理多分类、大范围图像识别问题的卷积神经网络架构&…

VGG16代码注释

原版代码在这:神经网络学习小记录52——Pytorch搭建孪生神经网络(Siamese network)比较图片相似性 VGG注释: import torch import torch.nn as nn from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_urlclass VGG(nn…

VGG16网络结构

VGGNet模型有A-E五种结构网络,深度分别为11,11,13,16,19,其中VGG16和VGG19较为典型。VGG网络结构如下图所示。 VGG16介绍: 在卷积层1(conv3_64),卷积层2(con…

分类网络 VGG16

经典网络VGG16 结构 VGG中根据卷积核大小和卷积层数目的不同,可分为A,A-LRN,B,C,D,E共6个配置(ConvNet Configuration),其中以D,E两种配置较为常用,分别称为VGG16和VGG19。 下图给出了VGG的六种结构配置: 上图中&am…

分类网络:VGG16

VGG16网络的优点: 1.通过堆叠两层3x3的卷积核替代5x5的卷积核, 通过堆叠三层3x3的卷积核替代7x7的卷积核, 原因是拥有相同的感受野,且需要更少的参数:假设输入通道数为C, 则所需要的参数为: 三个3x3的卷积…

VGG16模型

VGG16模型很好的适用于分类和定位任务 其名称来源于作者所在的牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)的缩写。 1、结构简洁 VGG由5层卷积层、3层全连接层、softmax输出层构成,层与层之间使用max-pooling(最大化池)分开,所有…

VGG16网络结构与代码

VGG16总共有16层(不包括池化层),13个卷积层和3个全连接层,第一次经过64个卷积核的两次卷积后,采用一次pooling,第二次经过两次128个卷积核卷积后,采用pooling;再经过3次256个卷积核卷…

VGG16模型PyTorch实现

1.VGG16 网络简介 VGG16网络模型在2014年ImageNet比赛上脱颖而出,取得了在分类任务上排名第二,在定位任务上排名第一的好成绩。VGG16网络相比于之前的LexNet以及LeNet网络,在当时的网络层数上达到了空前的程度。 2.网络结构 3.创新点 ① 使…

CNN系列学习之VGG16

前言: CNN系列总结自己学习主流模型的笔记,从手写体的LeNet-5到VGG16再到历年的ImageNet大赛的冠军ResNet50,Inception V3,DenseNet等。重点总结每个网络的设计思想(为了解决什么问题),改进点(是怎么解决这…

vgg16猫狗识别

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍦 参考文章:365天深度学习训练营-第8周:猫狗识别(训练营内部成员可读)🍖 原作者:K同学啊|接辅导、项目定制 我的环境&…

VGG16-keras 优化

VGG16-keras 优化 优化结果对比VGG16网络结构VGG16网络结构优化自定义loss训练预测 优化结果对比 原始VGG16 普通调优 使用预训练权重 VGG16网络结构 VGG16网络结构优化 1.增加正则化 2.使用BN/GN层(中间层数据的标准化) 3.使用dropout Net.py i…

VGG16论文解读

VGGNET VGG16相比AlexNet的一个改进是采用连续的几个3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核(11x11,7x7,5x5)。对于给定的感受野(与输出有关的输入图片的局部大小),采用堆积的小卷积核是优于采用…

VGG16模型详解 and 代码搭建

目录 一. VGG 网络模型 二. 代码复现 1. 网络搭建 2.数据集制作(pkl) 3.源码地址 一. VGG 网络模型 Alexnet是卷积神经网络的开山之作,但是由于卷积核太大,移动步长大,无填充,所以14年提出的VGG网络解决了这一问题。而且VGG网…