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OpenCore在Intel NUC8i5BEK上安装macOS的指南。

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简介：
NUC8i5BEK Big Sur 指南前言，此文档并非一个涵盖所有问题的即时解答指南，而是强调根据您的具体硬件环境进行配置文件的精细调整。由于不同分辨率设置可能需要调整不同的系统参数，如果您在使用过程中仍存在疑问，欢迎参考@weachy精心撰写的黑苹果新手问答集。 机型配置信息通常保持相对稳定，除非您选择更新BIOS版本或更换显示器等硬件组件，这些操作对基础配置的影响通常较小。以下是详细的硬件规格信息： 机型：Intel NUC KIT NUC8I5BEK CPU：Intel(R) Core(TM) i5-8259U CPU @ 2.30GHz 内存：十铨（Team）DDR4 2666 16G X 2 硬盘：WD BLACK SN750 NVMe™ SSD 500GB 显卡：Intel Iris Plus Graphics 655 显示器1：Dell UltraSharp U2718Q (3840 x 2160) 显示器2：Dell UltraSharp

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  • NUC8i5BEK-Hackintosh: [指南] 在Intel NUC8i5BEK上利用OpenCore安装macOS
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    本指南详细介绍如何在Intel NUC8i5BEK迷你电脑上使用OpenCore引导程序成功安装和运行macOS操作系统，适合喜欢自定义操作系统的Hackintosh玩家。 NUC8i5BEK Big Sur Guide前言 这不是一个万能的问答式安装教程，需要根据自身的配置情况对配置文件进行调整。不同的分辨率可能需要调节不同的参数，如果你还有很多疑问，可以参考黑苹果新手指南Q&A。 机型配置信息基本不会发生大的变化，仅有可能更新BIOS版本或更换显示器，并不影响基础配置。 机型：Intel NUC KIT NUC8I5BEK CPU: Intel(R) Core(TM) i5-8259U CPU @ 2.30GHz 内存：十铨（Team） DDR4 2666 16G X 2 硬盘：WD BLACK SN750 NVMe SSD 500GB 显卡: Intel Iris Plus Graphics 655 显示器： 1.Dell UltraSharp U2718Q（3840 x 2160） 2. Dell UltraSharp
     
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    本教程详细介绍如何在华硕X540LJ笔记本电脑上使用OpenCore引导程序成功安装和运行macOS Big Sur系统，适合喜欢Mac操作系统的Windows用户尝试。 华硕X540LJ-Hackintosh-OpenCore 使用 OpenCore 0.6.7 EFI 和 macOS Big Sur 11.2.3 的配置适用于华硕Vivobook X540LJ。 引导加载程序： - OpenCore 0.6.7 macOS： - 版本：Big Sur 11.2.3 - 更新日期：2021年3月30日 修复的特性包括蓝牙和Realtek SD卡读取器。此外，已对Realtek以太网进行了固定。 规格如下： 主板: - Asus X540LJ 处理器: - Intel Core i3-5005U @ 2.0GHz (Broadwell) 内存: - 8GB DDR3 1600MHz（双通道） 显卡： - 英特尔HD Graphics 5500 - NVIDIA GeForce 920M, 2GB 网络设备： - Wifi: Atheros AR9565 - Ethernet (以太网): Realtek RTL810xE 音频及其他功能未详细列出。
     
  • 在MacOS上安装Python 3.8
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    本教程详细介绍了如何在MacOS系统中轻松安装Python 3.8版本，包括准备工作、安装步骤及环境配置。 在macOS上安装Python 3.8是一个相对简单的任务，但对于初学者来说可能需要一些指导。Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有丰富的库支持和跨平台兼容性，在开发各种应用程序时非常受欢迎。macOS系统本身已经预装了Python 2.7版本，但为了获取最新特性和优化性能，通常推荐安装更新的Python版本如3.8。 最常用的是通过`Homebrew`这个包管理器来安装。如果你还没有安装Homebrew，请在终端中输入以下命令： ```bash /bin/bash -c $(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh) ``` 之后，使用以下命令安装Python 3.8： ```bash brew install python@3.8 ``` 安装完成后，可以通过`which python3.8`检查Python 3.8是否已经被添加到PATH环境变量中。如果返回了Python 3.8的路径，则表示安装成功。接下来，你可以使用`python3.8 --version`确认具体版本。 由于macOS系统可能仍然默认使用Python 2.7，你需要修改系统PATH以优先使用Python 3.8。编辑`~/.zshrc`或`~/.bash_profile`文件（根据你的Shell决定），在文件末尾添加以下行： ```bash export PATH=/usr/local/opt/python@3.8/bin:$PATH ``` 然后执行 `source ~/.zshrc` 或 `source ~/.bash_profile` 使改动生效。 为了方便日常使用，可以创建Python 3.8的软链接： ```bash ln -s /usr/local/bin/python3.8 /usr/local/bin/python ``` 这样当你在终端中输入`python`时，实际上会运行Python 3.8。 安装完Python之后，你可能还需要安装 `pip` ，这是Python的包管理器。对于Python 3.8，`pip` 应该已经包含在内了。你可以通过以下命令确认和升级： ```bash pip3.8 install --upgrade pip ``` 如果你计划进行开发工作，则需要安装 `virtualenv` 这是一个创建隔离的 Python 环境的工具。这样可以为每个项目创建独立的Python环境，避免不同项目之间的依赖冲突。使用以下命令安装 `virtualenv`： ```bash pip3.8 install virtualenv ``` 创建新的虚拟环境，例如命名为 `myenv` ，如下所示： ```bash virtualenv -p python3.8 myenv ``` 激活虚拟环境： ```bash source myenv/bin/activate ``` 现在你已经在macOS上成功安装了Python 3.8，并配置了相关环境。你可以开始编写 Python 代码，安装所需的库并进行各种开发工作。 请记得定期更新Python和相关库以保持安全性和最新功能。可以使用 `pip3.8 list --outdated` 查看过期的包，然后用 `pip3.8 install --upgrade ` 来更新它们。 如果你遇到任何问题，请查阅 Python 官方文档或加入相关的社区寻求帮助。持续学习和实践将让你在Python编程中更加熟练自信。
     
  • TensorFlow 官网文档：macOS 系统上的安装指南
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    这份官方文档提供了在 macOS 操作系统上安装 TensorFlow 的详细步骤和指导，帮助开发者轻松完成环境配置。 在macOS上安装TensorFlow需要遵循一系列步骤，并且需根据系统版本选择合适的安装方法。本段落主要针对macOS 10.12.6（Sierra）或更高版本提供指导。 TensorFlow是一个开源机器学习框架，用于深度学习研究和应用开发。以下是几种常见的安装方式： 1. 使用Virtualenv进行隔离环境的创建与管理。 - 打开终端窗口； - 安装pip和Virtualenv：输入命令$sudo easy_install pip 和 $pip install --upgrade virtualenv； - 创建虚拟环境，如针对Python 2.7版本使用$virtualenv --system-site-packages tensorflow； - 激活虚拟环境，对于bash, sh, ksh 或 zsh 使用$source .binactivate；对于csh 则是$source .binactivate.csh。 激活后提示符会显示为 (targetDirectory)。 2. 直接使用pip安装TensorFlow。这种方式会在系统级别上进行安装，可能会与其它基于Python的应用程序产生冲突或受其影响。在某些情况下，可能需要停用系统完整性保护(SIP)，但不推荐这样做以避免潜在风险。 3. 使用Docker容器来隔离环境并安装TensorFlow及其依赖项。 4. 在Anaconda环境中使用pip命令而非conda进行安装，因为后者可能会存在兼容性问题。 从TensorFlow 1.2版本开始，在macOS上不再支持GPU加速功能。如果需要GPU支持，则应在Linux系统中实现该需求。 在macOS 10.12.6（Sierra）以下的旧版操作系统中安装TensorFlow时，可能会遇到数值计算准确性的问题。 总结了安装步骤如下： - 确保满足最低操作系统的版本要求； - 根据需要选择合适的安装方式：Virtualenv、原生pip、Docker或Anaconda； - 准备好所需的依赖包和环境配置（根据所选的安装方法）； - 安装TensorFlow及其所需库文件； - 对于使用Virtualenv的情况，激活虚拟环境以运行TensorFlow。 最后一步是验证安装是否成功。在整个过程中，请严格按照每步指示操作来避免错误的发生，并定期访问官方文档获取最新的更新和指南信息。
     
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