Ender3V2S1项目:Mac系统下TJC屏幕固件更新问题解决方案
问题背景
在使用Ender3V2S1项目中的TJC触摸屏时,许多Mac用户遇到了固件更新失败的问题。当用户将包含TJC_SET文件夹的SD卡插入打印机并开机时,屏幕显示错误信息:"Baud: 115200 SD Card Update... The system detects multiple tft files, can not be upgraded, please remove the extra tft file"(检测到多个tft文件,无法升级,请删除多余的tft文件)。
问题原因分析
这个问题并非Ender3V2S1固件本身的缺陷,而是MacOS系统特有的行为导致的。MacOS会在文件系统中自动创建隐藏的元数据文件,这些文件以"._"为前缀。当用户将tjc.tft文件复制到SD卡时,MacOS会同时生成一个名为"._tjc.tft"的隐藏文件。
TJC屏幕的固件更新程序会扫描SD卡上的所有文件,包括这些隐藏文件。当它检测到多个.tft文件时(即原始文件和隐藏文件),就会拒绝执行更新操作,以防止用户意外选择了错误的固件文件。
解决方案
方法一:使用终端删除隐藏文件
- 将SD卡插入Mac电脑
- 打开终端应用程序
- 使用cd命令导航到SD卡的TJC_SET目录
- 运行以下命令查看所有文件(包括隐藏文件):
ls -a - 确认存在"._tjc.tft"文件后,使用以下命令删除它:
rm "._tjc.tft" - 安全弹出SD卡并插入打印机进行更新
方法二:禁用MacOS的隐藏文件生成
对于需要频繁进行固件更新的用户,可以永久禁用MacOS生成这些隐藏文件:
- 打开终端
- 输入以下命令并回车:
defaults write com.apple.desktopservices DSDontWriteNetworkStores true - 重启电脑使设置生效
注意:此设置会影响所有外部存储设备,可能会影响某些网络共享功能。
方法三:使用专用工具
可以使用一些专门清理Mac隐藏文件的工具,如"BlueHarvest"或"CleanMyDrive",这些工具可以自动删除外部存储设备上的Mac隐藏文件。
预防措施
- 在复制固件文件到SD卡前,先清空回收站,因为MacOS有时会将元数据存储在回收站中
- 使用磁盘工具格式化SD卡时,选择"MS-DOS(FAT)"格式,并确保选择"主引导记录"方案
- 定期检查SD卡上的隐藏文件,特别是在更新固件前
技术原理深入
MacOS使用这些"._"前缀的隐藏文件来存储额外的文件属性,如自定义图标位置、标签颜色等。这些文件是AppleDouble格式的一部分,旨在在非HFS+文件系统上保留Mac特有的文件属性。虽然这些文件在Mac环境下很有用,但在嵌入式系统如TJC屏幕上就会造成干扰。
总结
MacOS的隐藏文件机制虽然为用户提供了更好的使用体验,但在与嵌入式系统交互时可能会带来问题。通过了解这一机制并采取适当的解决措施,Ender3V2S1用户可以顺利地在Mac环境下完成TJC屏幕的固件更新。建议用户掌握至少一种清理隐藏文件的方法,以便在遇到类似问题时能够快速解决。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00