推荐开源项目:FeedIron - TT-RSS 插件
2024-05-29 06:02:27作者:房伟宁
项目简介
FeedIron 是一款专为Tiny Tiny RSS (tt-rss)设计的插件,它能帮助你重新构建你的订阅源,将文章的内容替换为其链接网页上的特定元素内容,从而实现“全内容”阅读体验。此插件让你能够更深入地定制你的RSS阅读器,确保你可以获取到最完整的信息。
项目技术分析
FeedIron 的核心是通过 JSON 格式配置来定义规则,这些规则包括 XPath 模块、Split 模块和 Readability 模块。XPath 模块允许你通过XPath表达式提取页面中的内容,Split 模块可以用于分割和组合文本,而 Readability 模块则采用了读取性分析算法,进一步优化文章的可读性。
此外,该项目支持通过 composer 安装 Readability.php 库,提升处理复杂页面内容的能力。对于 Docker 用户,也有详尽的指南帮助在 Docker 环境中安装和配置 FeedIron。
项目及技术应用场景
FeedIron 可广泛应用于:
- 改善那些只提供摘要或部分内容的博客和新闻网站的订阅体验。
- 自动化处理某些站点特殊的布局,如需跳过广告或脚注。
- 利用 Readability 模块提高长篇且排版复杂的网页内容的可读性。
- 使用过滤器(如标签)从页面中提取额外信息,作为文章的元数据保存。
项目特点
- 灵活性:自定义 JSON 规则使得你可以针对每个网站或多个网站设定不同的处理策略。
- 智能化:内置 Readability 模块自动识别并提取主要内容,提升阅读质量。
- 社区驱动:预置了社区贡献的规则集,也可以提交自己的规则分享给其他用户。
- 易用性:在 TT-RSS 的偏好设置中有一个专门的 FeedIron 面板,方便配置和测试。
- 兼容性:与 Docker 和非 Docker 环境下的 tt-rss 兼容,安装过程清晰明确。
无论是对技术宅还是普通用户来说,FeedIron 提供了一个强大而直观的方式,以获得更加个性化的 RSS 阅读体验。如果你厌倦了网站提供的摘要或不完整的全文,那么 FeedIron 将是你不可错过的选择。现在就尝试安装并开启你的定制化阅读之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
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
最新内容推荐
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
638
242
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
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
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
148
175
暂无简介
Dart
604
135
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
226
81
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
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310