推荐开源项目:SingleFile MV3 - 现代浏览器的网页保存利器
项目介绍
SingleFile MV3 是 SingleFile 的全新版本,专为兼容 Chrome 浏览器的 Manifest V3 设计。这个项目旨在提供一种简单有效的方式,让用户能够完整地保存网页,包括所有嵌入的资源和框架,就像一个单一的文件一样。虽然目前还不能在 Chrome 商店直接下载,但你可以通过手动安装享受这一强大功能。只需下载项目 zip 文件,解压并按照官方指示进行操作即可。
项目技术分析
SingleFile MV3 在 Manifest V3的支持下,实现了诸多技术提升。其中最引人注目的特性是利用 match_origin_as_fallback 参数,使得项目可以处理使用 blob: 和 data: 协议的帧内容。这不仅提升了数据保存的完整性,也提高了效率。此外,借鉴了Firefox和Opera的优点,SingleFile MV3 还支持侧边栏集成,让用户的浏览体验更为流畅自然。
项目及技术应用场景
SingleFile MV3 对于需要经常保存网络资料的研究人员、学生和博主来说是不可或缺的工具。它可以用来保存完整的网页以备后查,避免因网页更新或链接失效导致的信息丢失。对于开发者来说,它也可以用于离线查看文档或者保存在线示例代码。由于其强大的数据处理能力,即便面对复杂的网页结构,也能轻松应对,保证了所保存内容的一致性和完整性。
项目特点
-
全面保存:SingleFile MV3 能够捕捉到网页的所有细节,包括图片、脚本和其他嵌入式资源,使保存的页面与在线版几乎无异。
-
安全协议支持:支持
blob:和data:协议,确保了对各种类型数据源的有效处理。 -
便捷安装:即使不在商店可用,也能轻松通过手动方式安装,方便快捷。
-
侧边栏集成:与主流浏览器类似的操作体验,使得保存网页变得更加直观,用户界面友好。
总的来说,SingleFile MV3 是一款高效且实用的网页保存扩展,它的出现让浏览器用户在信息海洋中有了更强大的存档工具。如果你是 Chrome 用户,那么 SingleFile MV3 绝对值得你尝试。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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-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