跳到主要內容

從外接設備匯入電腦：輕鬆整理你的數位照片

 

除了將CD上的音樂數位化，我們也需要將手機、平板電腦或數位相機上的照片匯入電腦，以便整理、備份和分享。以下介紹幾種簡單易用的方法：

從手機、平板或數位相機匯入照片

有幾種方法可以輕鬆將你的數位照片從外接設備匯入電腦：

1. 使用Live Debian System 快速匯入

Live Debian System 是一個可以在不安裝任何軟體的情況下直接從USB隨身碟啟動的Debian系統。它提供了一個快速便捷的方式來匯入照片。

  • 連接設備： 將你的手機、平板電腦或數位相機通過USB線連接到電腦。
  • 自動匯入： Shotwell 會自動偵測到連接的設備，並開始將照片和影片匯入。
  • 預設設定： Shotwell 的預設匯入格式為西元年月日，並將照片儲存到“圖片”目錄下。

2. 使用 Gthumb 進行匯入

Gthumb 是一款輕巧的圖檔瀏覽器，也具有匯入照片的功能。

  • 連接設備： 將你的手機、平板電腦或數位相機通過USB線連接到電腦。
  • 開啟 Gthumb： 在電腦上開啟 Gthumb 應用程式。
  • 自動匯入： Gthumb 會自動偵測到連接的設備，並開始將照片和影片匯入。
  • 自動匯入： Gthumb 的預設匯入格式為西元年月日，並將照片儲存到電腦上預設的圖片目錄下。

3. 直接複製檔案

最簡單的方法是直接使用檔案管理員（nemo）來開啟機器上或是讀卡機中的檔案，然後將它們複製到電腦中。

  • 連接設備： 將你的手機、平板電腦或數位相機通過USB線連接到電腦。
  • 開啟檔案管理員： 在電腦上開啟檔案管理員。
  • 複製檔案： 在檔案管理員中，找到連接的設備中的檔案，然後將它們複製到電腦上的目標目錄。

無論你選擇哪種方法，都可以輕鬆地將你的數位照片匯入電腦，並開始整理你的數位照片寶藏！

[前一單元] [下一單元] 

標籤：

留言

張貼留言

這個網誌中的熱門文章

Debian 13 原生 Python 安裝與使用 CodeFormer 修復臉部照片與影片教學

目前人工智慧（AI）已有越來越多的應用，而 CodeFormer 是一種人工智慧數位臉部修復工具，一般可以在其官網上傳照片（ https://huggingface.co/spaces/sczhou/CodeFormer ），它會修復後讓你下載，但傳過一次曠日費時。還好它是開源軟體，於是將其安裝到自己的電腦中，便可以批次處理。不過事涉大量運算，有獨顯速度會快些，沒有的就只能用 CPU 硬解。如果原稿臉部夠大張（最好 512×512 像素以上），其還原程度相當不錯，有針對臉部一般修復、精細修復、上色、破碎還原等功能，個人覺得蠻自然傳神的。 因為自己筆電沒有太高檔 GPU，且 Debian 12 時使用 Anaconda3 來處理在 Debian 13 時卻失效，常常說空間不足、安裝 CUDA 相依性錯誤等問題，重灌系統好幾次，於是改變作法，打掉重做，用原生 Python 來執行。 在 Debian 13 中安裝 Nvidia GPU 驅動 若使用 Nvidia GTX 1060 等顯卡，想讓 CodeFormer 利用 GPU 加速運算，需要先安裝 Nvidia 官方驅動與 CUDA 開發環境。 注意！核心要使用 Debian 標準版核心以免編譯失敗。 1. 更新系統並安裝基礎工具 sudo apt update sudo apt upgrade sudo apt install linux-headers-amd64 python3.13-venv sudo apt install -y build-essential dkms 2. 安裝 Nvidia 官方驅動 sudo apt install nvidia-detect nvidia-driver firmware-misc-nonfree sudo reboot （如果失敗，編輯 /etc/apt/sources.list 在套件庫中加入 contrib non-free 如下： deb http://free.nchc.org.tw/debian/ trixie main non-free-firmware contrib non-free ）  3. 驗證驅動安裝是否成功 nvidia-smi Debian 13 原生 Python 安裝與 CodeFor...
張貼留言
閱讀完整內容

Live Debian System 安裝使用 CodeFormer（使用Anaconda）XXX

目前人工智慧（AI）已有越來越多的應用，而CodeFormer是一種人工智慧數位臉部修復工具，一般可以在其官網上傳照片，它會修復後讓你下載，但傳過一次曠日費時，還好它是開源軟體，於是將其安裝到自己的電腦中，便可以批次處理，不過事涉大量運算，有獨顯速度會快些，沒有的就只能用CPU硬解。
張貼留言
閱讀完整內容

在 Debian 13 使用本機 Python 安裝 Open-WebUI 與 Ollama AI 聊天模型指南

本人使用的開發主機搭載 NVIDIA 顯卡，GPU 記憶體只有 6GB，屬於中低容量等級。由於顯卡記憶體有限，無法負擔大型 AI 模型的運行，因此本文以較小容量且效能適中的 AI 模型為主，透過 Open-WebUI 與 Ollama 搭配，達成本地 AI 互動平台的實作。整體流程會包括利用 pyenv 管理合適的 Python 版本，安裝 Open-WebUI，並示範如何安裝與管理 Ollama 及多款符合 GPU 規格的聊天室模型。 一、本機 Python 版本管理：使用 Pyenv 安裝 Python 3.11 安裝編譯必須的依賴： sudo apt update sudo apt install -y build-essential curl libssl-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev libffi-dev liblzma-dev zlib1g-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libgdbm-dev libdb5.3-dev uuid-dev 安裝 pyenv： curl https://pyenv.run | bash 設定 shell 環境（加入 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc ）： export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH" eval "$(pyenv init --path)" eval "$(pyenv init -)" 重新整理 shell，並安裝 Python 3.11： source ~/.bashrc pyenv install 3.11.0 pyenv global 3.11.0 確認 Python 版本： python --version 二、安裝並啟動 Open-WebUI 建立虛擬環境以隔離套件： python -m venv ~/openwebui-venv source ~/openwebui-venv/bin/activate mkdir tmp export TMPDIR=$HOME/tmp 升級 pip 以免安裝過程中遇到問題： pip install --upgrade...
張貼留言
閱讀完整內容