BiliRoaming项目动态页"最常访问"模块的精细化净化方案
2025-05-22 14:13:13作者:秋阔奎Evelyn
在BiliRoaming项目的使用过程中,用户反馈了一个关于动态页"最常访问"模块的净化需求。该模块当前作为一个整体进行处理,但实际包含两个独立的内容区块:上方的推荐内容和下方的直播内容。用户希望保留直播内容的同时去除推荐内容,这需要对该模块进行更精细化的净化控制。
技术背景分析
动态页的"最常访问"模块通常由前端组件构成,包含多个子组件。在原生实现中,这些子组件往往被封装在一个父容器内,导致净化工具只能对整个容器进行操作。要实现精细化控制,需要:
- 识别模块内部不同内容区块的DOM结构
- 分析各区块的前端渲染逻辑
- 开发针对性的净化规则
实现方案设计
DOM结构分析
通过开发者工具可以观察到,"最常访问"模块通常具有类似如下的DOM结构:
<div class="frequent-access">
<div class="recommend-section">...</div>
<div class="live-section">...</div>
</div>
净化策略
- CSS选择器定位:通过更精确的CSS选择器定位特定区块
- 样式覆盖:对不需要的区块应用
display:none样式 - 内容拦截:在数据加载阶段过滤不需要的内容数据
实现示例
// 仅隐藏推荐区块
document.querySelector('.frequent-access .recommend-section').style.display = 'none';
// 或者通过拦截数据
if (data.type === 'recommend') {
return null; // 过滤推荐数据
}
技术挑战与解决方案
-
动态加载问题:内容可能异步加载,需要监听DOM变化
- 解决方案:使用MutationObserver监听DOM变更
-
样式污染风险:直接修改样式可能影响其他元素
- 解决方案:添加唯一类名前缀,确保选择器特异性
-
跨版本兼容性:不同客户端版本DOM结构可能变化
- 解决方案:建立版本检测机制,适配不同DOM结构
用户体验考量
实现精细化净化后,用户可以:
- 保留真正需要的内容(如直播)
- 去除干扰信息(如推荐)
- 自定义净化粒度,满足个性化需求
总结
通过对BiliRoaming项目动态页"最常访问"模块的深入分析和技术实现,我们展示了如何将原本整体处理的净化功能细化为更精确的区块级控制。这种方案不仅解决了用户的具体需求,也为类似场景下的内容净化提供了可参考的实现模式。关键在于深入理解前端组件结构,设计精确的定位方案,并处理好动态内容和版本兼容性问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
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++
638
242
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
148
175
暂无简介
Dart
604
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
226
81
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
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310