PassIFox与chromeIPass技术文档
2024-12-20 03:25:04作者:邵娇湘
本文档将详细介绍PassIFox和chromeIPass的安装过程、使用方法以及项目API的使用,帮助用户更好地理解和使用这两个密码管理器扩展。
1. 安装指南
1.1 安装KeePassHttp插件
在安装PassIFox或chromeIPass之前,首先需要安装KeePassHttp插件。请按照以下步骤操作:
- 下载并安装KeePass或KeePassXC。
- 访问KeePass的插件页面,下载KeePassHttp插件。
- 将下载的插件文件解压到KeePass的插件目录中。
- 启动KeePass,在插件管理器中确认KeePassHttp已被安装。
1.2 安装PassIFox或chromeIPass
根据您的浏览器类型选择相应的扩展程序:
安装PassIFox(适用于Mozilla Firefox)
- 打开Firefox浏览器。
- 访问Firefox插件市场,搜索PassIFox。
- 点击“添加到Firefox”按钮,下载并安装扩展。
安装chromeIPass(适用于Google Chrome)
- 打开Google Chrome浏览器。
- 访问Chrome网上应用店,搜索chromeIPass。
- 点击“添加到Chrome”按钮,下载并安装扩展。
2. 项目的使用说明
2.1 PassIFox使用说明
PassIFox扩展程序允许您将KeePass或KeePassXC与Mozilla Firefox浏览器集成。安装后,您可以通过以下步骤使用它:
- 打开Firefox浏览器,导航到需要登录的网站。
- 点击浏览器工具栏上的PassIFox图标。
- PassIFox将自动填充您的用户名和密码。
2.2 chromeIPass使用说明
chromeIPass扩展程序允许您将KeePass或KeePassXC与Google Chrome浏览器集成。安装后,您可以通过以下步骤使用它:
- 打开Google Chrome浏览器,导航到需要登录的网站。
- 点击浏览器工具栏上的chromeIPass图标。
- chromeIPass将自动填充您的用户名和密码。
3. 项目API使用文档
PassIFox和chromeIPass均使用KeePassHttp插件提供的API与KeePass或KeePassXC进行通信。以下是一些基本的API调用示例:
- 获取密码条目:
GET /api/v1/entries?db=your_database&key=your_key - 添加密码条目:
POST /api/v1/entries?db=your_database&key=your_key(需要提供JSON格式的条目数据) - 更新密码条目:
PUT /api/v1/entries?db=your_database&key=your_key(需要提供JSON格式的条目数据)
请注意,your_database和your_key应替换为您的KeePass数据库和API密钥。
4. 项目安装方式
PassIFox和chromeIPass均可通过以下方式安装:
- 通过浏览器插件市场下载和安装。
- 直接从GitHub项目的发布页面下载安装包,然后按照项目提供的安装指南进行安装。
请确保在安装过程中遵循所有步骤,以确保扩展程序正确集成到您的浏览器和密码管理器中。
本文档旨在帮助用户更好地理解和使用PassIFox和chromeIPass。如果您在使用过程中遇到任何问题,请按照项目提供的故障排除指南进行操作,并在必要时通过GitHub仓库提交问题。
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
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
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
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
323
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
159
179
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++
642
252
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
246
87
暂无简介
Dart
610
137
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
311
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
472
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
365
3.05 K