BiliRoaming使用手册
2024-08-11 18:44:11作者:秋阔奎Evelyn
1. 项目介绍
BiliRoaming 是一个专为B站(Bilibili)设计的Xposed模块,旨在解除客户端番剧的区域观看限制。除此之外,它还提供了丰富的额外功能,如海外CDN加速、番剧缓存、支持国际版及概念版客户端、自定义界面主题、自动点赞视频等,大大增强了用户的浏览体验。此项目基于GNU General Public License version 3发布。
2. 项目快速启动
安装前提
确保你的设备已root,并安装了Xposed框架或者兼容的系统如Magisk模块支持。
步骤一:获取BiliRoaming模块
git clone https://github.com/yujincheng08/BiliRoaming.git
或直接访问 GitHub Release 页面 下载最新版本的APK。
步骤二:安装模块
- 将下载好的APK文件安装到你的设备上。
- 打开Xposed Installer或Magisk Manager,激活BiliRoaming模块,并重启设备。
步骤三:配置与启用
- 启动BiliRoaming应用,根据需要勾选各项功能开关。
- 关闭B站APP并重新打开,即可享受解除区域限制和其他优化功能。
3. 应用案例与最佳实践
案例一:解除区域限制
对于海外用户或是想要观看特定地区限定内容的国内用户,只需在BiliRoaming中开启“解锁bangumi区域限制”选项,无需复杂设置即可流畅观看。
最佳实践:个性化主题
用户可根据个人喜好定制B站客户端的主题颜色,通过“自定义主题”功能,使界面更加符合个人审美,提升使用愉悦感。
4. 典型生态项目
虽然项目本身即为生态中的独特存在,但类似的开发者生态可以包括其他增强B站体验的工具或模块,比如自动化脚本、视频下载工具等。社区讨论和二次开发是这类开源项目生态的重要组成部分。用户可以在相关社区与其他爱好者交流心得,探讨更多应用场景和可能的合作机会。
请注意,使用此类工具需谨慎对待自己的账户安全,遵守相关平台规则,并考虑可能的风险,如账户被封禁等问题。此外,技术环境变化较快,具体操作步骤和兼容性可能会随时间更新而变化。
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