探索Pihole广告列表工具:优化您的广告拦截体验
2024-08-29 18:00:16作者:尤辰城Agatha
在数字广告泛滥的时代,Pi-hole已成为许多用户的首选工具,用于拦截网络广告。然而,随着广告列表的不断更新和用户浏览习惯的变化,如何有效地管理和优化这些广告列表成为了一个挑战。今天,我们将介绍一个强大的开源工具——Pihole Adlist Tool,它能够帮助您根据个人浏览行为来决定哪些广告列表是真正必要的。
项目介绍
Pihole Adlist Tool是一个脚本,它通过匹配您的浏览历史(FTL的查询日志)与当前的广告列表配置(重力数据库),生成一个您在过去访问过且可能被当前广告列表配置阻止的域名列表。此外,该工具还能将每个域名归因于其所在的广告列表,最终输出一个包含所有广告列表及其覆盖域名数量的详细表格。
项目技术分析
该工具的核心技术在于其能够解析和处理Pi-hole的查询日志和重力数据库。通过高级的SQL查询和数据处理技术,Pihole Adlist Tool能够准确地分析出哪些广告列表对您的浏览行为有实际影响,从而帮助您优化广告拦截策略。
项目及技术应用场景
Pihole Adlist Tool适用于以下场景:
- 广告拦截策略优化:帮助用户识别哪些广告列表真正有效,哪些可以移除。
- 个性化广告拦截:根据个人浏览习惯定制广告拦截列表,提高拦截效率。
- 性能监控:分析广告拦截对网络性能的影响,优化网络使用体验。
项目特点
- 个性化分析:根据用户的实际浏览行为进行广告列表分析,更加精准。
- 详细输出:提供包括广告列表ID、状态、覆盖域名数量等详细信息,便于用户理解和决策。
- 易于使用:简单的安装和操作流程,用户只需下载脚本并运行即可。
- 开源社区支持:作为一个开源项目,Pihole Adlist Tool得到了广泛的社区支持和持续的改进。
通过使用Pihole Adlist Tool,您不仅能够更有效地管理您的广告拦截列表,还能提升网络浏览的安全性和效率。立即尝试,让您的Pi-hole配置更加智能和个性化!
希望这篇文章能够帮助您更好地了解和使用Pihole Adlist Tool,优化您的网络体验。如果您有任何问题或建议,欢迎在项目仓库中提出。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
312
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
639
244
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
151
177
暂无简介
Dart
605
135
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
231
83
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
364
3 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
237
310