adfilt 项目使用教程

adfilt 项目使用教程

adfilt The place where I, DandelionSprout, store my web filter lists for countless topics, including my Nordic adblock list. As simple as that, really. adfilt 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/adfilt

1. 项目目录结构及介绍

adfilt 项目是一个用于存储 web 过滤列表的开源项目,包含了多种主题的过滤列表。以下是项目的目录结构及各部分功能的简要介绍:

adfilt/
├── .github/              # GitHub 仓库的配置文件
├── AdGuard Home Compilation List/  # AdGuard Home 编译列表
├── Adblock list templates/          # 广告过滤列表模板
├── Alternate versions Anti-Malware List/  # 可替代的反恶意软件列表版本
├── AncientLibrary/                   # 古代图书馆列表
├── ClearURLs for uBo/                # 为 uBlock Origin 优化的 ClearURLs 列表
├── Conversions of AdGuard Services lists/  # AdGuard 服务列表的转换
├── Dandelion Sprout's Official DNS Server/  # Dandelion Sprout 官方 DNS 服务器列表
├── Dandelion Sprout-s Redirector Assistant List/  # Dandelion Sprout 重定向助手列表
├── Images/                            # 图片资源
├── NorwegianExperimentalList alternate versions/  # 挪威实验性列表的替代版本
├── Other domains versions/            # 其他域名的版本
├── Sandbox/                           # 沙盒目录,用于测试和实验
├── Sensitive lists/                   # 敏感列表
├── Special security lists/            # 特殊安全列表
├── Text replacement scripts/          # 文本替换脚本
├── Wiki/                              # 项目维基
├── stayingonbrowser/                  # 保持浏览器在浏览器中的列表
├── uBO list extensions/               # uBlock Origin 列表扩展
├── .gitattributes                      # Git 属性文件
├── AdGuardHomeDisallowedIPs.txt       # AdGuard Home 不允许的 IP 列表
├── AdRemovalListForUnusualAds.txt     # 用于移除不寻常广告的列表
├── AfricanLanguagesList.txt           # 非洲语言列表
├── ...                                # 其他文件和目录

2. 项目的启动文件介绍

adfilt 项目并没有一个传统意义上的“启动文件”,因为它是作为一个静态资源库存在的,不包含执行代码。项目的核心是各种文本格式的过滤列表,这些列表可以直接被广告拦截工具或其他相关软件使用。

3. 项目的配置文件介绍

adfilt 项目的配置主要是通过文本文件来完成的,这些文件定义了过滤规则和列表。以下是一些主要的配置文件:

  • AdGuardHomeDisallowedIPs.txt: 包含 AdGuard Home 不允许的 IP 地址列表。
  • AdRemovalListForUnusualAds.txt: 定义了用于移除不寻常广告的规则。
  • AfricanLanguagesList.txt: 包含非洲语言的过滤规则。

这些文件通常是纯文本格式,可以被编辑以添加或删除过滤规则。使用这些配置文件时,用户需要根据自己的需求来选择合适的列表,并在相应的广告拦截软件中进行配置。

请注意,项目中的一些列表可能不适合所有的使用场景,因此在应用到实际环境中之前,建议仔细检查和验证。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析与分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程与小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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