博客
关于我
Intellij IDEA (学生的免费的操作步骤)
阅读量:677 次
发布时间:2019-03-17

本文共 680 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

Intelij IDEA学生免费使用计划

同学们,以下是使用Intelij IDEA这款强大的IDE的学生免费计划指南,帮助你们轻松获取此优质工具。

下载方法

第一步,前往Intelij IDEA官网下载。下载链接为:https://www.jetbrains.com/idea/。建议选择官方网站进行下载以确保安全性和稳定性。

学生免费试用流程

第二步,如何申请学生免费试用?

  • 注册您的学校官方邮箱账户,例如: east老师@nefu.edu.cn

  • 访问以下官网地址进行申请: https://www.jetbrains.com/student/。扫描以上页面,找到"获取学生授权"按钮并点击即可。

  • 完成申请后,一cest通过电子邮件收到邮件。请用该邮件注册一个新的JetBrains账号。

  • 登录JetBrains Account网站: https://account.jetbrains.com。您将看到学校认证状态。

  • 注意事项: 在登录页面可能会出现一个蓝色按钮"请查阅许可协议",这提示您需要参加许可协议认证流程。按部就班完成认证才能成功获得学生版权。

  • 安装好Intelij IDEA后,请用您的JetBrains账号进行产品激活。这一步将确保您获得完整功能支持。

  • 大家通常会问: 学生版权是否支持所有功能? 我们统一回复: 学生版权通常支持大部分核心功能,除了一些高级特性。

    最后,记住始终一起合作,这样才是合规的。为了统一使用体验,我们所有成员都将遵循以下原则.

    以上就是完整的学生免费使用计划指南。希望每位需要科研的同学都能顺利获取这款优质工具。

    转载地址:http://xxfhz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | CoTracker3:用于卓越点跟踪的最新 AI 模型
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV中八种不同的目标追踪算法
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV图像拼接--Stitching detailed使用与参数介绍
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV如何读取仪表中的指针刻度
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(三):基于特征匹配拼接
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(二) :基于模板匹配拼接
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(四):基于Stitcher类拼接
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | PaddleOCR 2.9 发布, 正式开源文本图像智能分析利器
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label !超震撼 AI 自动标注工具,开箱即用、检测一切
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
    查看>>