探索时间的足迹:TV Show计时器
2024-05-20 01:15:15作者:郁楠烈Hubert
项目介绍
想要了解你到底在电视节目中度过了多少时光吗?Tiii.me 是一个简洁的小型网页应用,它能帮你计算观看电视剧所花费的时间。只需输入你追过的剧集名称,这个智能工具就能帮你做总计。它的灵感来源于Igor Vaynberg 的自动补全插件,为搜索提供了便捷。
技术剖析
该项目基于JavaScript构建,并利用了TMDB API 来获取电视剧的相关数据。关键的代码修改点在于/scripts/partials/tv_show.js 文件中的第33行,你需要在这里替换你的TMDB个人API密钥,以便应用程序可以正常运行。此外,记得更新编译后的app.min.js 文件,这是HTML中引用的主JavaScript文件。
应用场景
- 个人时间管理:想知道你是如何在《权力的游戏》或者《老友记》中度过那些年华的吗?Tiii.me 是个好帮手。
- 娱乐统计:与朋友分享你们共同追过的电视剧总时长,看看谁是真正的影视迷。
- 教育用途:用于讨论媒体消费习惯,探讨时间分配的重要性。
项目特点
- 简单易用:直观的界面和高效的自动补全功能使得输入剧名变得轻松。
- 个性化API支持:允许用户自定义TMDB API密钥,确保数据请求的隐私和安全。
- 轻量级设计:快速加载,不占用过多系统资源,提供流畅的用户体验。
- 无需注册:一键查询,无须创建账户,保护你的个人信息。
如果你对此项目感兴趣或打算自用,请不要犹豫,立即行动起来,换上自己的API密钥并构建属于自己的电视剧时间统计工具吧!如果有任何疑问,欢迎通过电子邮件alex@alexcican.com联系作者Alex Cican。
现在就去Tiii.me,开启你的电视节目时间探索之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
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
492
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
346
147