原标题：分区表损坏或者丢失，硬盘数据也照样能找回分区表是什么呢？硬盘的分区表(MBR、GPT)将大表的数据分成称为分区的许多小的子集，创建独特的分区索引。如果硬盘的分区表损坏或者丢失了，那么硬盘就变得一团糟了，我们就无法再对硬盘进行数据读写了。在我们使用电脑的过程中，错误的操作、系统故障、电脑异常断电等，都有可能造成硬盘分区表的损坏或者丢失，进而使得我们硬盘上的数据变得不可读写。这是我们经常遇到的
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2023-11-09 19:07:42
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在移动应用开发的最新趋势中，“Android GPT”正成为一个炙手可热的话题。本文将详细探讨如何处理“Android GPT”相关问题，从环境准备到性能优化，我们将覆盖所有必要的步骤，帮助开发者更好地理解和实践。
## 环境准备
在进行“Android GPT”的开发之前，首先要确保相应的开发环境已经就绪。下面是一些必要的依赖。
| 依赖项 | 版本 | 兼容性
## 了解Android GPT分区
在Android系统中，GPT（GUID Partition Table）是一种用于磁盘分区的标准。它取代了传统的MBR（Master Boot Record）分区表，支持更大的磁盘容量和更多的分区。
### GPT分区的特点
- **更大的磁盘容量支持**：GPT支持的磁盘容量几乎没有限制，可以支持高达128 ZB（1 ZB=1亿TB）的磁盘容量。
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原创
2024-06-28 05:27:03
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# Android分区GPT实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将引导你了解如何在Android设备上实现GPT分区。GPT（GUID分区表）是一种现代的分区表标准，它支持大于2TB的硬盘，并且可以容纳更多的分区。这对于Android设备来说尤其重要，因为它们经常需要存储大量的数据和应用程序。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2024-07-17 10:35:48
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parted分区GPT格式我们在课上讲的fdisk分区工具，它的分区格式为MBR，特点是，最多分4个主分区，磁盘大小不能超过2T。而GPT分区格式，突破了这些限制，它没有主分区、扩展分区、逻辑分区之分，在一块磁盘上最多可以分128个分区出来，支持大于2T的分区，最大卷可达18EB。 相信，随着存储级别的升级，将来的分区格式逐渐会淘汰MBR，而GPT成为主流。parted 工具常用功能：当
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2023-12-21 06:57:26
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# Android 识别硬盘 GPT 的方法与实现
在现代计算机存储领域，GPT（GUID Partition Table）被广泛应用于硬盘分区结构，它是一个现代的分区表设计，克服了MBR（主引导记录）的许多限制。本文将讨论如何在Android平台上识别和操作GPT硬盘。我们将提供代码示例，结构化流程图以及时间表，帮助理解整个过程。
## 什么是 GPT？
GPT是UEFI（统一可扩展固件接
原创
2024-08-16 05:51:50
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生活中我们免不了会使用一些硬盘设备来存储文件或者是数据，然而绝大多数的移动硬盘都是ntfs格式。Mac读写ntfs软件有很多，究竟哪一款适合我们？首先，我们一起了解一下什么是ntfs格式。ntfs，是Windows NT环境的文件系统，它的全称叫做New Technology File System。相比fat格式，ntfs对于磁盘空间的利用率较高，同时，它也能够保障数据的安全性。可以说，ntfs
全局唯一标识分区表（GUID Partition Table，缩写：GPT）是一个物理硬盘的分区结构。它是可扩展固件接口标准的一部分，用来替代BIOS中的主引导记录分区表。但因为MBR分区表不支持容量大于2TB的分区，所以也有一些BIOS系统为了支持大容量硬盘而用GPT分区表取代MBR分区表。GPT分区表支持最多128PB的硬盘和分区。 EFI介绍： 了解GUID分区表之前我们
教你在硬盘被GPT保护分区后怎么格式化 GUID 分区表 (GPT) 作为可扩展固件接口 (EFI) 计划的一部分而引入。与 PC 以前通用的旧的主引导记录 (MBR) 分区方案相比，GPT 为磁盘分区提供了更灵活的机制。 GUID 分区表 (GP
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2024-07-01 18:27:00
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背景: emmc的物理分区有boot partition,boot partition2以及RPMB(Replay Protected Memory Block),GPAP(GeneralPurpose Area Partitions,最多可以有4个)，UDA（User Data Area)分区。而我们一般只知道UDA分区。一般我们的Android或linux分区都会建立
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2023-08-28 23:16:43
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开源的Chat GPT Android应用推荐的这个开源项目是AI助理机器人Android版本，即AI Assistant Robot，以下称其为AA。开源地址在这里它是一个免费开源的Android应用，同时它还有相应的姊妹版本：Web版: 免费开源地址微信公众号版本:但是底层服务无法免费，大家都懂得因为模型是收费的。
它的关键能力有：大模型触手可及
在网页端、手机端轻松向大模型发问,根本不需要懂
原创
2023-11-17 11:36:53
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在移动设备成为我们日常生活不可或缺的一部分的今天，我们的安卓手机中储存了大量重要数据，如联系人、短信、照片、视频等。然而，数据随时可能受到意外删除、设备损坏或丢失的威胁。因此，备份和恢复安卓数据变得至关重要。在本文中，我们将介绍两种一键备份与恢复安卓数据的方式，以及深度推荐其中之一的Coolmuster Android Assistant。 Coolmuster Android Ass
相信很多朋友都停过GPT分区如何如何的高大上，是未来的趋势，优势是多么的明显，但是关键的时刻怎么设置gpt分区却一知半解，现在小编就手把手的教你怎么来设置传说中的GPT分区。准备：1、制作uefi版快启动U盘启动盘；2、备份所有硬盘上的资料(注意:最好转移到其他存储设备上，重新分区会清除掉所有资料)。GPT分区步骤：1、将制作好的uefi版快启动u盘启动盘插入电脑接口，开机按快捷键进入主菜单界面，
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2023-11-25 17:39:12
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GPT模型是由OpenAI团队创建的基于深度学习的语言模型的集合。在没有监督的情况下，这些模型可以执行各种NLP任务，如问答、文本蕴含、文本摘要等。训练最多的GPT模型——GPT-4，超过1万亿个学习参数，比任何语言模型都要强大不止十倍。与其他模型相比，它的优势在于无需大量调整即可执行任务；它只需要很少的文本交互演示，其余的由模型完成。经过高级训练的GPT模型可以通过执行语言翻译、文本摘要、问答、
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2023-08-28 18:57:05
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最近，Intellij IDEA的插件商店推出了一款新的插件——Bito，据说使用了GPT-4和ChatGPT来帮助开发人员编写代码，并且下载量已经达到了65K以上。这款插件可以将GPT-4和ChatGPT引入IDE来大大提高开发人员的效率。它使用了OpenAI的模型，开发者不需要拥有OpenAI密钥。Bito可以节省一个小时的时间，让开发人员轻松编写代码、理解语法、编写测试用例、解释代码、注释代
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2024-01-28 06:57:40
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一句话简介：2018年发掘的自回归模型，采用预训练和下游微调方式处理NLP任务；解决动态语义问题，word embedding 送入单向transformer中。一、GPT简介 1.1 背景 目前大多数深度学习方法依靠大量的人工标注信息，这限制了在很多领域的应用。此外，即使在可获得相当大的监督语料情况下，以无监督学习的方式学到的表示也可以提供显着的性能提升。到目前为止，最引人注目的证据是广泛使用预
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2023-11-22 18:16:20
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GPT模型GPT全称Generative Pre-Training，出自2018年OpenAi发布的论文《Improving Language Understandingby Generative Pre-Training》在自然语言处理问题中，可从互联网上下载大量无标注数据，而针对具体问题的有标注数据却非常少，GPT是一种半监督学习方法，它致力于用大量无标注数据让模型学习“常识”，以缓解标注信息
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2023-10-31 21:43:46
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最近很多对电脑不太熟悉的人问我MBR和GPT还有uefi究竟是什么东西，怎么选择？为什么我安装系统的时候会出现硬盘格式？下边我先简单介绍下mbr和gpt的问题。MBR分区MBR的意思是“主引导记录”，是IBM公司早年间提出的。它是存在于磁盘驱动器开始部分的一个特殊的启动扇区。这个扇区包含了已安装的操作系统系统信息，并用一小段代码来启动系统。如果你安装了Windows，其启动信息就放在这一段代码中—
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2024-01-13 04:11:54
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GPT分区
文章目录
GPT分区
一、GPT特点二、parted参数三、GPT分区实验* 准备阶段* 实验前言（1）进入sdd分区（2）新建GPT分区表（3）新建分区表30G——起始点0 ，终止点30G（4）新建分区70G，起始点30G，终止点100G（5）sdd2分区进行格式化为xfs文件系统类型（5）将sdd2分区挂载到/opt/data 中 一
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2024-04-25 11:15:20
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NLP预训练模型系列-GPT1. BERT2. GPT 目录NLP预训练模型系列-GPT前言1. Abstract2. Introduction3. Related Work4. Framework 4.1 无监督预训练 4.2 有监督微调4.3 任务相关的输入转换5. Experiments5.1 setup5.2 Supervised fine-tuning 6
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2024-03-14 12:25:29
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