Findroid:终极Jellyfin安卓媒体播放器,免费打造您的私人影院
在安卓设备上寻找完美的媒体播放解决方案?Findroid作为Jellyfin的第三方原生安卓应用,为您提供了流畅、直观的媒体库浏览和播放体验。这款开源应用完全免费,让您随时随地享受个人媒体收藏。
为什么选择Findroid作为您的Jellyfin客户端?
原生性能优势:Findroid采用完全原生的用户界面设计,与安卓系统深度集成。相比网页版客户端,它提供了更快的响应速度和更流畅的操作体验,让您的媒体浏览变得轻松愉快。
全面的格式支持:基于强大的ExoPlayer多媒体引擎,Findroid支持广泛的视频和音频格式,包括H.264、VP9、AAC、Opus等。对于特殊设备,还提供了mpv软件解码器作为备选方案,确保您的所有媒体文件都能正常播放。
Findroid核心功能详解
直接播放无需转码
Findroid支持直接播放功能,这意味着您的媒体文件无需经过服务器转码处理。这不仅减少了服务器负载,还保证了最佳的播放质量,让您享受原汁原味的观影体验。
离线下载随时随地观看
无论您是在通勤途中还是在没有网络连接的地方,Findroid的离线下载功能都能让您继续享受媒体内容。下载您喜欢的电影和剧集,建立个人离线媒体库。
智能媒体组织
通过core/src/main/java/dev/jdtech/目录下的精心设计,Findroid能够智能分类您的媒体内容。电影、电视剧、季节和剧集都被清晰地组织起来,让您快速找到想看的内容。
如何开始使用Findroid?
安装指南:Findroid可在多个应用商店获取,包括Google Play Store和Amazon Appstore。如果您想体验最新版本,也可以通过源代码编译安装。
服务器配置:首次启动应用时,Findroid会引导您完成Jellyfin服务器配置。只需输入服务器地址和登录信息,即可连接到您的媒体库。
高级功能与个性化设置
画中画模式:支持画中画播放,让您在浏览其他应用或回复消息时继续观看视频。
媒体章节功能:对于包含章节信息的媒体文件,Findroid允许您快速跳转到特定章节,提升观影效率。
多语言支持:应用内置了包括中文在内的多种语言界面,满足不同用户的需求。语言文件位于core/src/main/res/values-zh-rCN/等目录中。
Findroid未来发展规划
开发团队正在积极工作,为Findroid添加更多令人期待的功能。Android TV支持将让您在电视大屏上享受媒体内容,Websocket连接将为Syncplay功能提供基础,而Chromecast功能则让您能够将内容投射到其他设备。
加入Findroid社区
Findroid是一个活跃的开源项目,欢迎社区成员的参与和贡献。无论您是普通用户还是开发者,都可以通过不同方式参与到项目中来。
用户反馈:您的使用体验和建议对Findroid的改进至关重要。分享您遇到的问题或功能需求,帮助应用变得更好。
翻译贡献:如果您精通多种语言,可以参与项目的翻译工作,帮助更多用户使用母语界面。
Findroid遵循GPLv3开源协议,确保了代码的透明性和可访问性。无论您是想简单使用还是深入了解其实现,都能找到适合的切入点。
立即开始使用Findroid,打造属于您个人的完美媒体播放体验。这款免费、功能丰富的Jellyfin安卓客户端将成为您媒体娱乐的得力助手。
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




