Mac上使用futurerestore降级iPhone教程

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资源摘要信息:"futurerestore-latest_iphonejailbreak_TUTO-downgrade-_" 标题和描述中提到的知识点主要集中在iOS设备越狱后的降级操作,特别是使用名为futurerestore的工具来实现这一过程。futurerestore是一个在macOS环境下用于恢复iOS固件到苹果设备的命令行工具,它可以让用户将设备恢复到任意一个已经签署(signed)的iOS固件版本。尽管描述中只提到了macOS,但文件列表中也包含了适用于Linux环境的版本(futurerestore_linux),这意味着该工具跨平台兼容。 从标签“iphonejailbreak TUTO-downgrade-”可以推断,该教程主要面向那些已经对iPhone进行越狱的用户,他们可能希望通过降级来解决一些因新版本iOS固件引起的软件或硬件问题,或者想要体验旧版本的iOS系统。 文件列表中的“LICENSE”文件包含了该软件的授权信息,用户在使用前应该仔细阅读并了解自己的权利和限制。“cacert.pem”是CA证书文件,用于确保网络通信的安全,futurerestore在验证固件签名时可能会用到。“signature.txt”和“latest-sha-futurerestore.txt”则可能包含了固件签名和最新版本的futurerestore的SHA值,用于验证固件和工具的完整性和真实性。 详细知识点如下: 1. iOS降级操作与越狱的关系 - 降级操作通常是在设备越狱后进行的,因为越狱后可以绕过苹果公司的系统更新限制,允许用户安装不同版本的iOS固件。 - 越狱后的设备可以不受苹果官方的iOS版本限制,从而可以安装那些没有被官方签署的旧版iOS固件。 2. futurerestore工具的使用方法和作用 - futurerestore是一个命令行工具,通过它可以将iOS设备恢复到任何已签署的iOS固件版本,即使是苹果官方已经停止签署的版本。 - 该工具需要在具有足够权限的环境下运行,例如在macOS或Linux系统的终端中。 3. futurerestore工具的兼容性 - futurerestore存在不同操作系统平台的版本,例如futurerestore_macos和futurerestore_linux,确保了在不同的操作系统上都能执行降级操作。 - 用户在使用前需要检查自己的操作系统是否与该工具版本兼容,并安装好所有必要的依赖项。 4. 固件签名与安全性 - 固件签名是苹果公司用来验证固件文件真实性的一种机制,确保设备不会被未经授权的固件所感染。 - futurerestore在执行降级操作时会用到“cacert.pem”文件来进行安全的通信,并且会检查固件的签名信息确保其有效性。 5. 提升操作的安全性 - 使用futurerestore进行降级前,建议备份设备上的所有重要数据,以防操作过程中数据丢失。 - 用户应该确保自己下载的futurerestore和固件版本是最新且安全的,避免使用过时或被篡改的版本。 6. 文件列表解读 - “LICENSE”文件是软件的版权和使用许可说明,用户需要遵守其中的规定才能合法使用该工具。 - “cacert.pem”是CA证书,用于安全地验证固件的真伪。 - “signature.txt”和“latest-sha-futurerestore.txt”可能包含了固件的签名信息和工具的版本哈希值,用于校验文件的完整性和一致性。 7. 降级操作的风险 - 降级到旧版固件可能导致某些新功能无法使用,甚至可能引起设备不稳定或无法启动(砖头化)。 - 某些降级操作可能不符合苹果的服务条款,可能会导致保修失效,或在未来的系统更新中被限制。 通过以上知识点,用户可以对使用futurerestore进行iPhone降级的操作有一个全面的了解。务必谨慎操作,并在操作前确保已经充分理解所有步骤和潜在风险。

D:\anaconda\envs\pytorch\python.exe C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py", line 18, in <module> from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\__init__.py", line 13, in <module> from .writer import FileWriter, SummaryWriter # noqa: F401 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\writer.py", line 9, in <module> from tensorboard.compat.proto.event_pb2 import SessionLog File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\event_pb2.py", line 17, in <module> from tensorboard.compat.proto import summary_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_summary__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\summary_pb2.py", line 17, in <module> from tensorboard.compat.proto import tensor_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_tensor__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\tensor_pb2.py", line 16, in <module> from tensorboard.compat.proto import resource_handle_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_resource__handle__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\resource_handle_pb2.py", line 16, in <module> from tensorboard.compat.proto import tensor_shape_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_tensor__shape__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\tensor_shape_pb2.py", line 36, in <module> _descriptor.FieldDescriptor( File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\google\protobuf\descriptor.py", line 561, in __new__ _message.Message._CheckCalledFromGeneratedFile() TypeError: Descriptors cannot not be created directly. If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0. If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are: 1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower. 2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower).

2023-07-20 上传