anirip 项目使用教程

anirip 项目使用教程

anirip:clapper: A Crunchyroll show/season ripper项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/an/anirip

1、项目的目录结构及介绍

anirip 是一个用于从 Crunchyroll 下载视频和字幕的工具,其目录结构如下:

anirip/
├── common/
│   └── ...
├── crunchyroll/
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
├── go.mod
├── go.sum
├── graphic.png
├── logo.png
├── main.go
  • common/:包含项目通用功能的代码文件。
  • crunchyroll/:包含与 Crunchyroll 相关的功能代码文件。
  • .gitignore:指定 Git 版本控制系统忽略的文件和目录。
  • LICENSE:项目的开源许可证文件,采用 MIT 许可证。
  • Makefile:用于自动化构建和测试的 Makefile 文件。
  • README.md:项目说明文档。
  • go.modgo.sum:Go 模块依赖管理文件。
  • graphic.pnglogo.png:项目相关的图像文件。
  • main.go:项目的入口文件。

2、项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.go,它是整个应用程序的入口点。main.go 文件负责初始化应用程序并调用相关的功能模块来执行下载任务。

package main

import (
    "github.com/s32x/anirip/crunchyroll"
    "github.com/s32x/anirip/common"
    // 其他导入的包
)

func main() {
    // 初始化配置
    config := common.LoadConfig()
    
    // 执行下载任务
    crunchyroll.Download(config)
}

3、项目的配置文件介绍

anirip 项目没有显式的配置文件,但可以通过命令行参数传递配置信息。例如:

anirip myUsername0123 myPassword5535 http://www.crunchyroll.com/strike-the-blood

这些参数包括用户名、密码和目标视频的 URL,用于登录 Crunchyroll 并指定下载的视频内容。


以上是 anirip 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这份教程能帮助你更好地理解和使用 anirip 项目。

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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

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/0c983733fad2 本文主要回顾了2021年之前及2021年中国科学技术大学软件学院(简称“中科大软院”)高级软件工程(MN)专业的考试情况,重点聚焦于编程题。编程题在考试中的占比不断提高,因此考生需要深入理解这些题目及其解题方法。 中科大软院的高级软件工程专业致力于培养具备深厚理论基础和强大实践能力的高级软件人才。课程设计注重理论与实践相结合,以满足软件行业对高素质工程师的需求。考试内容通常涵盖计算机基础知识、软件工程理论、编程语言、数据结构与算法、操作系统、数据库系统等多个领域。2021年的考试中,编程题的比重进一步提升,这体现了学院对学生实际编程能力和问题解决能力的重视。 编程题通常涉及常见的编程问题,例如字符串处理、数组操作、递归算法、图论问题等,也可能包括网络编程、数据库查询或系统设计等特定领域的应用。考生需要熟练掌握至少一种编程语言,如C++、Java、Python等,并具备较强的算法分析和实现能力。在解题过程中,考生需要注意以下几点:一是准确理解题目要求,避免因误解而导致错误;二是合理选择并设计算法,考虑时间复杂度和空间复杂度,追求高效性;三是遵循良好的编程规范,注重代码的可读性和可维护性;四是考虑边界条件和异常情况,编写健壮的代码;五是编写测试用例,对代码进行充分测试,及时发现并修复问题。 对于备考的同学,建议多做历年试题,尤其是编程题,以熟悉题型和解题思路。同时,可以参加编程竞赛或在在线编程平台(如LeetCode、HackerRank)进行实战训练,提升编程和问题解决能力。此外,关注PPT中的编程代码也很关键,因为这些代码可能是老师给出的示例或解题思路,能够帮助学生更好地理解和掌握编程题的解法。因此,考生需要深入学习PPT内容,理解代码逻辑,并学会将其应用到实际编程题目中。 总之,对于
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/5c50e6120579 在Android移动应用开发中,定位功能扮演着极为关键的角色,尤其是在提供导航、本地搜索等服务时,它能够帮助应用获取用户的位置信息。以“baiduGPS.rar”为例,这是一个基于百度地图API实现定位功能的示例项目,旨在展示如何在Android应用中集成百度地图的GPS定位服务。以下是对该技术的详细阐述。 百度地图API简介 百度地图API是由百度提供的一系列开放接口,开发者可以利用这些接口将百度地图的功能集成到自己的应用中,涵盖地图展示、定位、路径规划等多个方面。借助它,开发者能够开发出满足不同业务需求的定制化地图应用。 Android定位方式 Android系统支持多种定位方式,包括GPS(全球定位系统)和网络定位(通过Wi-Fi及移动网络)。开发者可以根据应用的具体需求选择合适的定位方法。在本示例中,主要采用GPS实现高精度定位。 权限声明 在Android应用中使用定位功能前,必须在Manifest.xml文件中声明相关权限。例如,添加<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION" />,以获取用户的精确位置信息。 百度地图SDK初始化 集成百度地图API时,需要在应用启动时初始化地图SDK。通常在Application类或Activity的onCreate()方法中调用BMapManager.init(),并设置回调监听器以处理初始化结果。 MapView的创建 在布局文件中添加MapView组件,它是地图显示的基础。通过设置其属性(如mapType、zoomLevel等),可以控制地图的显示效果。 定位服务的管理 使用百度地图API的LocationClient类来管理定位服务
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/9ce3e35e0f39 在当今的微服务架构中,定时任务是不可或缺的,它广泛应用于数据同步、报表生成、缓存更新等场景。xxl-job是一款功能强大的分布式任务调度平台,具备易用的可视化界面、高效稳定的分布式调度能力以及丰富的调度策略。与SpringBoot的集成,使得定时任务的管理和执行变得更加高效便捷。本文将详细介绍如何将xxl-job与SpringBoot进行集成,实现高效的定时任务管理。 xxl-job包含两个核心组件: 调度中心(xxl-job-admin):负责任务的注册、管理和调度。 执行器(xxl-job-executor):负责任务的实际执行,可以部署在多个节点上,实现分布式运行。 添加依赖:在SpringBoot项目中,通过pom.xml文件引入xxl-job-admin和xxl-job-executor的依赖,确保版本匹配。 配置调度中心:在xxl-job-admin中配置数据库连接信息,创建表结构,并在application.properties中设置调度中心的访问地址。 配置执行器:在xxl-job-executor-sample-springboot模块中,配置执行器的属性,如ID、名称、IP等,并指定调度中心的地址。 编写Job Handler:在xxl-job-executor-sample-springboot中创建一个实现com.xxl.job.core.handler.IJobHandler接口的类,定义任务逻辑,并通过@Component注解进行自动扫描。 注册Job Handler:在启动类中,通过@Autowired注入XxlJobAdminConfig,并调用registerJobHandler方法将Job Handler注册到执行器中。 创建任务:在xxl-job-
内容概要:本文详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 和机器学习技术对冰川进行分类和变化检测的工作流程。具体步骤包括数据准备、图像裁剪、特征选择、模型训练与评估以及结果可视化。首先,从Google Drive加载并裁剪多时相冰川遥感影像及其标签数据,选择特定波段作为特征输入。然后,采用随机森林分类器对训练集(2016年两个冰川的数据)进行训练,并通过多种波段组合优化模型性能。接着,针对测试集(Unteraar冰川在2016、2018、2020和2022年的数据),计算各年份的分类精度,应用高斯滤波平滑分类结果,并生成最终的二值分类图。最后,通过图表展示了不同年份的分类效果,并提供了详细的分类报告。 适合人群:对遥感图像处理、地理信息系统(GIS)、机器学习有一定基础的研究人员或工程师,特别是关注冰川变化监测领域的专业人士。 使用场景及目标:① 学习如何使用Python结合GEE进行大规模遥感数据分析;② 掌握基于随机森林的冰川分类方法,理解不同波段组合对分类准确性的影响;③ 了解如何通过后处理手段如高斯滤波提升分类结果的质量。 其他说明:此工作流适用于Google Colab环境,依赖于Google Drive存储数据,所有代码均可直接运行。读者应具备基本的Python编程技能,熟悉常用的数据科学库如NumPy、Pandas、Scikit-Learn等,并对遥感基础知识有所了解。建议读者在实际操作过程中调整参数设置,探索更多可能的优化方向。
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