AdguardAssistant:浏览器端的过滤管理助手

AdguardAssistant:浏览器端的过滤管理助手

AdguardAssistant Adguard Assistant userscript AdguardAssistant 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/AdguardAssistant

AdguardAssistant 是一款强大的浏览器用户脚本,它允许您直接在浏览器内进行过滤管理。下面,我们来详细了解这款工具的核心功能和应用场景。

项目介绍

AdguardAssistant 是一款由 Adguard 团队开发的用户脚本,它旨在提供一种便捷的方式来管理浏览器的过滤规则。通过这款工具,用户可以手动封锁任何页面元素,将页面加入白名单,报告问题,或查看网站的安全报告,而且所有这些操作都不需要离开当前页面。AdguardAssistant 的出现极大地提高了用户在上网时的安全性和便利性。

项目技术分析

AdguardAssistant 的开发采用了现代化的前端技术。以下是该项目的一些技术细节:

  • 使用了 Node.js v22 或更高版本作为开发环境。
  • 使用 pnpm v10 或更高版本作为包管理工具。
  • 提供了多种构建命令,如 pnpm devpnpm betapnpm release,分别用于开发、测试和发布。

AdguardAssistant 的代码结构包括几个关键文件:

  • assistant.meta.js:用户脚本的元信息。
  • assistant.user.js:用户脚本的代码。
  • assistant.js:用于内嵌到其他项目中的代码,包含 DOM 节点选择和规则构建功能。
  • build.txt:构建环境的变量配置。

项目及技术应用场景

AdguardAssistant 的主要应用场景如下:

  1. 广告过滤:用户可以轻松地封锁网页上的广告元素,提供更清爽的浏览体验。
  2. 内容过滤:用户可自定义过滤规则,屏蔽不希望看到的内容。
  3. 页面安全报告:用户可以查看当前网站的安全报告,了解网站是否存在潜在的安全风险。
  4. 白名单管理:用户可以将特定网站加入白名单,确保这些网站的内容不被过滤。

AdguardAssistant 的出现,使得用户在浏览网页时能够更加灵活地控制显示内容,提高了个人隐私和上网安全。

项目特点

以下是 AdguardAssistant 的几个主要特点:

  1. 用户友好:AdguardAssistant 的操作界面简洁直观,用户无需专业知识即可轻松使用。
  2. 高度定制:用户可以根据自己的需求,自由配置过滤规则。
  3. 实时反馈:用户在报告问题时,可以获得实时的反馈,提高问题解决的效率。
  4. 跨平台兼容:AdguardAssistant 支持多种浏览器,确保用户在不同平台上都能使用。

AdguardAssistant 的出现,为用户在上网过程中提供了更多的控制权和安全性,是一款值得推荐的浏览器辅助工具。如果您正在寻找一款能够帮助您更好地管理浏览器过滤规则的工具,AdguardAssistant 将是您的理想选择。通过使用 AdguardAssistant,您将能够享受到更加干净、安全的网络环境,避免被广告和不良信息干扰。

总结来说,AdguardAssistant 是一款功能强大且易于使用的浏览器用户脚本,它不仅能够提高用户的上网体验,还能确保用户的信息安全。通过上述介绍,相信您已经对 AdguardAssistant 有了更全面的了解,不妨尝试使用它,为您的上网生活增添一份便利和保障。

AdguardAssistant Adguard Assistant userscript AdguardAssistant 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/AdguardAssistant

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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