Xournal++在Apple M4芯片上的兼容性问题解析
2025-05-18 19:00:11作者:齐冠琰
Xournal++作为一款优秀的开源手写笔记应用,在跨平台支持方面一直表现优异。近期有用户反馈在搭载Apple M4芯片的设备上遇到应用无法打开的问题,显示"Xournal++已损坏"的错误提示。这实际上是macOS系统安全机制导致的现象,而非真正的兼容性问题。
对于使用Apple Silicon芯片(包括M1/M2/M3/M4系列)的Mac用户,当首次运行从互联网下载的应用程序时,macOS会默认阻止其运行。这是Gatekeeper安全功能的正常行为。要解决这个问题,用户可以通过以下两种方式之一:
- 在Finder中右键点击应用图标,选择"打开",然后在弹出的安全警告中点击"打开"按钮
- 通过终端命令移除应用的隔离属性:
xattr -d com.apple.quarantine /Applications/Xournal++.app
值得注意的是,Xournal++从1.2.4版本开始就已经原生支持Apple Silicon架构,包括最新的M4芯片。开发者采用通用二进制(Universal Binary)打包方式,使得同一个应用包可以同时在Intel和Apple Silicon处理器上运行。
对于开发者而言,这种兼容性问题的处理也值得借鉴。在macOS应用分发时,除了确保架构支持外,还需要考虑:
- 正确的代码签名
- 应用公证(Notarization)流程
- 清晰的用户指引
Xournal++团队在发布说明中已经明确标注了这些注意事项,体现了专业的技术文档意识。用户遇到类似问题时,首先查阅官方文档往往能快速找到解决方案。
随着Apple Silicon生态的不断发展,开发者需要持续关注新芯片特性的适配,而用户也需要了解macOS的安全机制,这样才能充分发挥硬件和软件的性能。
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
HunyuanVideo-1.5暂无简介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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
264
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
270
94
暂无简介
Dart
623
140
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
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1