safe-exam-browser-bypass 项目亮点解析
2025-04-24 04:38:28作者:戚魁泉Nursing
1、项目的基础介绍
safe-exam-browser-bypass 是一个开源项目,旨在为安全考试浏览器提供一种旁路方案。该项目的目的是通过绕过安全考试浏览器的限制,使得用户能够在考试过程中正常使用一些必要的功能,如查看文档、使用计算器等,而不影响考试的公正性。
2、项目代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
safe-exam-browser-bypass/
├── chrome/
│ ├── background.js
│ ├── content.js
│ └── manifest.json
├── firefox/
│ ├── background.js
│ ├── content.js
│ └── manifest.json
├── install.sh
├── LICENSE
├── package.json
├── README.md
└── utils/
└── bypass.js
chrome/和firefox/目录分别包含针对 Chrome 和 Firefox 浏览器的扩展脚本和配置文件。background.js负责在浏览器后台运行脚本,实现扩展的核心功能。content.js在网页内容加载时运行,用于修改页面行为或添加特定功能。manifest.json是浏览器扩展的配置文件,定义了扩展的名称、版本、权限等信息。install.sh是一个安装脚本,用于简化安装过程。LICENSE文件包含了项目的开源协议。package.json是 Node.js 项目配置文件,定义了项目的依赖和脚本。README.md提供了项目的基本信息和安装使用说明。utils/bypass.js包含了一些通用的功能实现。
3、项目亮点功能拆解
- 跨浏览器支持:项目支持 Chrome 和 Firefox 两种主流浏览器,为不同用户提供了便捷。
- 扩展功能定制:用户可以根据自己的需求,定制扩展的功能,如允许使用特定网站或工具。
- 易于安装:提供一键安装脚本,简化了安装流程。
4、项目主要技术亮点拆解
- 无侵入式设计:项目设计考虑了用户体验,扩展不会影响浏览器的正常使用。
- 模块化代码:代码结构清晰,模块化设计便于维护和升级。
- 安全性:通过严格的代码审查和测试,确保项目在提供便利的同时不会引入安全问题。
5、与同类项目对比的亮点
相较于其他类似项目,safe-exam-browser-bypass 在以下方面具有优势:
- 兼容性:项目支持更多的浏览器和操作系统,提供了更好的用户体验。
- 定制性:项目的模块化设计使得用户可以更方便地添加或修改功能。
- 安全性:项目注重安全性,不断更新和维护,以应对潜在的安全威胁。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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-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
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
255
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
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
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
261
92