一步一步下载、安装和激活 Office2019 和 Office365
Office2019&Office365下载安装激活 一步到位
Office Tool官方
https://otp.landian.vip/zh-cn/index.html
下载地址
专业增强版(强烈推荐):
http://officecdn.microsoft.com/pr/492350f6-3a01-4f97-b9c0-c7c6ddf67d60/media/zh-cn/ProPlus2019Retail.img
专业版:
http://officecdn.microsoft.com/pr/492350f6-3a01-4f97-b9c0-c7c6ddf67d60/media/zh-cn/Professional2019Retail.img
家庭学生版:
http://officecdn.microsoft.com/pr/492350f6-3a01-4f97-b9c0-c7c6ddf67d60/media/zh-cn/HomeStudent2019Retail.img
家庭企业版:
http://officecdn.microsoft.com/pr/492350f6-3a01-4f97-b9c0-c7c6ddf67d60/media/zh-cn/HomeBusiness2019Retail.img
直接点击“立即下载”
Office Tool这款软件真心良心,没有任何广告以及其他。
下载好了,直接打开.exe文件
值得一说的是Office Tool的开发者的确很有先见之明,我们在官方下载的是一个Ofiice Tool的一个更新最新版本的包,如上图 无论都会用最新版本的 Office Tool。
Offoce Tool这几个菜单
我们依次来了解一下这些菜单中那些功能
管理 菜单
在管理菜单中可以选择“更新你的Office版本或是修复以及删除现有的Office”
下载 菜单
下载菜单中最重要的功能是“下载离线Office安装包”
安装 菜单
安装菜单主要功能是直接“在线安装”
激活 菜单
激活菜单可激活Office绝大多数版本 ,激活步骤 “选择证书” ,“key”,“设置kms服务器”
这几项菜单我就不介绍啦,大家都应该懂的。
那么让我们开始安装Office2019及伪Ofiice365吧
Office2019
选择好就可点击“开始安装”
点击开始安装后会弹出一个安装配置信息,我们直接点击“是”即可
因为是在线安装,请不要断网哟,不然会出错的。
坐等安装完成
。。。。。
十分钟过去了,三十分钟过去了
欧克,安装好后,我们在返回Office Tool 点击进入“激活菜单”
--------------- Office 2019 GVLK 密钥(KMS 专用)---------------
Office Pro Plus 2019 NMMKJ-6RK4F-KMJVX-8D9MJ-6MWKP
Visio Pro 2019 9BGNQ-K37YR-RQHF2-38RQ3-7VCBB
下方有可用KMS服务器
依次点击 安装许可证,密匙,KMS
接着选择激活,就把Office 2019 Volume版本激活了,但是我们安装了两个版本
还有一个是 Visio Pro 2019
步骤也是一样的,把证书和密匙换成Visio Pro 2019的即可
Office365
第一步:卸载系统上所有的 Office(如没有请继续下一步)
前往 应用和功能 (设置)里将所有 Office 产品卸载。
如果卸载出错,您可以尝试使用 Office Tool Plus 自带的清理工具清理一下 Office,再继续下一步操作
第二步:安装 Office 365
方法一:在线安装
如图所示设置,Visio 或 Project 不需要的可以将对应的产品框留空,如果需要,则如图所示选择。默认不需要。
其他设置懂的就设置,不懂的就不动,直接开始安装即可。
方法二:离线安装
直接前往下载页下载安装文件即可,通道无需修改,默认 Monthly 即可。其他设置按需选择。
如果迅雷下载引擎出错,可以在设置页面更改下载引擎。
如果迅雷下载卡在 100%不动,可以先暂停下载再继续下载。
下载完成后,按照在线安装的方法进行离线安装即可,具体参考上一步骤。
第三步:激活 Office
第一步:安装 Office Mondo 2016 Volume 证书
在激活选项卡内,选择 Office Mondo 2016 Volume 证书并点击安装许可证按钮。
第二步:设定 KMS 服务器地址
在 KMS 管理内,输入一个 KMS 地址,并点击 设定服务器地址 按钮,随后点击激活按钮即可。
出现此提示即表示 Office 已成功激活。
一些可用的 KMS服务器
kms.loli.beerkms.mrxn.net
kms.loli.cabkms8.MSGuides.com
kms.90zm.xyzxykz.f3322.org
kms.cangshui.netkms.bige0.com
kms.03k.orgkms.shuax.com
kms.myftp.orgkms9.MSGuides.com
zh.us.tokms.lotro.cc
kms.chinancce.comwww.ddddg.cn
kms.digiboy.ircy2617.jios.org
kms.luody.infoenter.picp.net
kms.chinancce.com
kms.lotro.cc
cy2617.jios.org
kms.shuax.com
kms.luody.info
kms.cangshui.net
zh.us.to
kms.library.hk
xykz.f3322.org
kms.binye.xyz
kms.tttal.com
kms.v0v.bid
kms.moeclub.org
amrice.top
kms.digiboy.ir
kms.lolico.moe
kms8.MSGuides.com
kms9.MSGuides.com
可选步骤:激活 Office 365 的专属功能
选择 O365ProPlusRetail 证书,并点击安装许可证按钮。
从左下方说明中找到 Office 365 默认密钥,并安装密钥。
将密钥复制到密钥管理中,并点击安装密钥按钮,安装完成即可。
教程到此结束。
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[姿势估计] 实践记录:使用 Dlib 和 mediapipe 进行人脸姿势估计 - 本文重点介绍方法 2):方法 1:基于深度学习的方法:。 基于深度学习的方法:基于深度学习的方法利用深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)或递归神经网络(RNN),直接从人脸图像中学习姿势估计。这些方法能够学习更复杂的特征表征,并在大规模数据集上取得优异的性能。方法二:基于二维校准信息估计三维姿态信息(计算机视觉 PnP 问题)。 特征点定位:人脸姿态估计的第一步是通过特征点定位来检测和定位人脸的关键点,如眼睛、鼻子和嘴巴。这些关键点提供了人脸的局部结构信息,可用于后续的姿势估计。 旋转表示:常见的旋转表示方法包括欧拉角和旋转矩阵。欧拉角通过三个旋转角度(通常是俯仰、偏航和滚动)描述头部的旋转姿态。旋转矩阵是一个 3x3 矩阵,表示头部从一个坐标系到另一个坐标系的变换。 三维模型重建:根据特征点的定位结果,三维人脸模型可用于姿势估计。通过将人脸的二维图像映射到三维模型上,可以估算出人脸的旋转和平移信息。这就需要建立人脸的三维模型,然后通过优化方法将模型与特征点对齐,从而获得姿势估计结果。 特征点定位 特征点定位是用于检测人脸关键部位的五官基础部分,还有其他更多的特征点表示方法,大家可以参考我上一篇文章中介绍的特征点检测方案实践:人脸校正二次定位操作来解决人脸校正的问题,客户在检测关键点的代码上略有修改,坐标转换部分客户见上图 def get_face_info(image). img_copy = image.copy image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = face_detection.process(image) # 在图像上绘制人脸检测注释。 image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) box_info, facial = None, None if results.detections: for detection in results. for detection in results.detections: mp_drawing.Drawing.detection = 无 mp_drawing.draw_detection(image, detection) 面部 = detection.location_data.relative_keypoints 返回面部 在上述代码中,返回的数据是五官(6 个关键点的坐标),这是用 mediapipe 库实现的,下面我们可以尝试用另一个库:dlib 来实现。 使用 dlib 使用 Dlib 库在 Python 中实现人脸关键点检测的步骤如下: 确保已安装 Dlib 库,可使用以下命令: pip install dlib 导入必要的库: 加载 Dlib 的人脸检测器和关键点检测器模型: 读取图像并将其灰度化: 使用人脸检测器检测图像中的人脸: 对检测到的人脸进行遍历,并使用关键点检测器检测人脸关键点: 显示绘制了关键点的图像: 以下代码将参数 landmarks_part 添加到要返回的关键点坐标中。
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