MoocDownloader终极指南:轻松下载中国大学MOOC课程视频
想要永久保存中国大学MOOC平台上的优质课程视频吗?MoocDownloader正是你需要的工具!这款由.NET实现的强大下载器能够帮助你轻松获取icourse163.org的课程内容,让你随时随地学习,不再受网络限制。🎯
🚀 快速上手指南:三步开启课程下载
第一步:获取项目并启动
首先需要将项目克隆到本地:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MoocDownloader
然后打开解决方案文件MoocDownloader.sln,这是项目的核心启动文件,使用Visual Studio即可轻松运行。
第二步:登录并选择课程
启动程序后,你会看到简洁友好的主界面。点击登录按钮,输入你的中国大学MOOC账号信息:
成功登录后,在主界面粘贴你想要下载的课程链接。程序支持多种课程平台,包括中国大学MOOC、学堂在线等。
第三步:配置下载参数并开始
选择视频质量、保存路径等选项后,点击开始下载按钮:
程序会自动解析课程结构,开始下载所有视频内容。
💡 核心功能亮点
智能课程解析技术
MoocDownloader能够自动识别课程结构,包括章节划分、视频顺序等,确保下载的内容组织有序,便于后续学习。
多平台全面支持
项目内置了多个解析器,覆盖主流MOOC平台:
- 中国大学MOOC (icourse163.org)
- 学堂在线 (xuetangx.com)
- B站课程内容
- 网易公开课
批量下载省时省力
支持整个课程的批量下载,无需手动一个个点击,大大节省你的时间和精力。
🎯 实用使用场景
离线学习需求
对于网络条件不佳的用户,或者希望在通勤路上观看课程的学生,MoocDownloader提供了完美的离线学习解决方案。
课程资料备份
担心课程下架或者内容更新?使用MoocDownloader可以永久保存你需要的课程资料,建立个人知识库。
重复学习强化记忆
重要的课程内容需要反复观看加深理解,下载到本地后可以随时随地复习,不受平台访问限制。
🔧 常见问题解答
下载速度慢怎么办?
建议在网络条件较好的时段进行下载,同时可以尝试调整同时下载的任务数量。
支持的课程类型有哪些?
目前主要支持视频课程、课件资料等常见内容类型,具体可参考项目中的Resolvers目录下的解析器实现。
遇到无法下载的课程?
可以检查课程链接是否正确,或者该课程是否设置了特殊的访问权限。部分付费课程可能需要相应的账号权限。
📁 项目结构概览
MoocDownloader采用清晰的模块化设计,主要包含:
- 用户界面模块:位于
src/MoocDownloader/Views/,提供友好的操作体验 - 业务逻辑模块:在
src/MoocDownloader/ViewModels/中实现核心功能 - 课程解析引擎:
src/MoocResolver/目录下的解析器负责处理不同平台的课程内容
🛠️ 进阶使用技巧
自定义下载路径
在下载前,你可以自由选择视频的保存位置:
视频质量选择
根据你的存储空间和画质需求,选择合适的视频质量:
✨ 为什么选择MoocDownloader?
与其他下载工具相比,MoocDownloader具有明显优势:
- ✅ 专门为中国大学MOOC平台优化
- ✅ 完全免费开源
- ✅ 持续更新维护
- ✅ 操作简单易上手
无论你是学生、自学者还是教育工作者,MoocDownloader都能成为你学习路上的得力助手。立即开始使用,建立属于你自己的数字学习图书馆吧!📚
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00




