PixelFlasher 自定义工作目录配置指南
2025-07-10 18:23:46作者:毕习沙Eudora
PixelFlasher 是一款强大的刷机工具,默认情况下会将所有处理文件存放在用户数据文件夹中。然而,在实际使用过程中,用户可能需要将这些文件存储在其他位置,比如更大的磁盘分区或更快的存储设备上。本文将详细介绍如何自定义 PixelFlasher 的工作目录。
工作目录配置原理
PixelFlasher 的运行涉及两个重要目录:
- 配置文件夹 - 存储程序设置和数据库文件
- 工作目录 - 存储处理过程中生成的临时文件和刷机包
通过修改配置文件,用户可以灵活地将工作目录指向任何位置,而配置文件夹则保持不变。
详细配置步骤
- 首先打开 PixelFlasher,点击菜单中的"打开配置文件夹"选项
- 完全退出 PixelFlasher 程序(此步骤非常重要)
- 使用文本编辑器打开配置文件 PixelFlasher.json
- 查找名为"pf_home"的配置项
- 将其值修改为目标工作目录路径,例如:
注意:Windows 路径需要使用双反斜杠进行转义"pf_home": "E:\\pf-data" - 保存配置文件
- 将原工作目录中的所有文件和子目录(除 PixelFlasher.json 和 PixelFlasher4.db 外)移动到新目录
- 重新启动 PixelFlasher,验证工作目录是否已成功变更
注意事项
- 路径分隔符处理:PixelFlasher 使用 os.path.join 处理路径拼接,因此路径字符串末尾是否包含分隔符不影响功能
- 数据库记录:变更工作目录后,数据库中存储的旧路径记录可能需要手动更新(未来版本将实现自动更新)
- 权限问题:确保新目录有足够的读写权限
- 存储空间:选择有足够可用空间的存储位置,特别是处理大型刷机包时
技术实现细节
PixelFlasher 采用模块化设计,将配置数据与处理数据分离。这种设计带来了以下优势:
- 灵活性:用户可以自由选择工作目录位置,不受默认设置限制
- 安全性:核心配置文件与临时处理文件隔离,降低误操作风险
- 可移植性:配置数据保持独立,便于备份和迁移
通过理解这些原理和步骤,用户可以更高效地管理 PixelFlasher 的工作环境,优化存储空间使用,提升刷机体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
369
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
162
183
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
254
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
617
暂无简介
Dart
613
138
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
644
255