μlogger:户外活动记录的理想伙伴
μlogger,一个专为安卓设计的轻量级连续定位记录应用,旨在捕捉徒步、骑行等户外活动的轨迹。即使在后台运行,它也能自动按设定的时间间隔或手动保存跟踪点,并能实时上传到自有的服务器。
应用介绍
μlogger的核心在于它的简单和小巧,但它并不牺牲功能。这个应用不依赖第三方商业服务,注重隐私保护,同时提供GPS或网络定位数据。它与μlogger web服务器一起工作,形成一个完整的客户端-服务器解决方案,让用户对自己的数据拥有完全的控制权。
下载体验
现在就从F-Droid下载μlogger,开启你的户外探险记录之旅吧!
强大特性
- 简洁轻便:设计小巧,内存和电池消耗低。
- 注重隐私:不使用商业服务,数据存储于个人服务器。
- 灵活定位:支持GPS或网络位置信息。
- 实时同步:可实时将位置信息上传至服务器,出现问题时会不断尝试重试。
- 离线模式:在无网络连接时也可记录,之后手动上传。
- 添加途经点:允许添加带有图片和评论的途经点(需要μlogger服务器版本1.0以上)。
- 自定义设置:调整跟踪参数以满足个性化需求。
- 自我诊断:内置自检功能,帮助排查问题。
操作界面
浏览以下截图,感受μlogger直观的用户界面:
- 主界面
- 途经点管理
- 设置面板
自我检查
遇到问题?使用"自我检查"菜单,确认所有必要权限已授予,设置也正确配置。
帮助与自动化
μlogger通过两个LED指示灯显示其状态,分别对应位置记录和网页同步。点击当前轨迹名称,还会展示轨迹统计信息。
此外,μlogger接受其他应用程序发送的命令进行操作启动或停止。只需在设置中启用此功能,然后使用广播指令即可。
地理位置权限
对于Android 11及以上版本,如果要实现应用后台运行或开机自启,需授予"始终允许"的地理位置权限。如通过自动化工具控制,控制应用也需要相同权限。
电池优化与设置建议
为了保证μlogger稳定运行,应关闭设备的电池优化。在Android 12及以上系统中,当电池优化开启时,应用无法在后台启动或自动化执行。
不同的户外活动可能需要不同设置。例如,徒步/骑行可以设置每30秒记录一次,每100米更新,精度要求100米;而骑摩托车则可以改为每分钟记录,每500米更新,精度要求50米。
参与翻译与捐赠
如果你愿意贡献自己的语言技能,可以通过Transifex平台参与翻译。另外,若你对μlogger的工作赞赏有加,也可以通过PayPal或其他方式支持开发者。
许可证
μlogger遵循GPL v3.0许可协议。
结语
μlogger是户外爱好者理想的数据记录工具,无论你是徒步穿越森林,还是骑行在山间小径,它都能准确地记录下你的每一次足迹。快来加入μlogger的使用者群体,让每一次出行都有迹可循!
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PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
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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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
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