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Tiny-Tiny-RSS插件简介：一些实用的Tiny-Tiny-RSS插件推荐

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简介：
本文将介绍并推荐一系列为Tiny-Tiny-RSS设计的实用插件，旨在帮助用户优化阅读体验和管理订阅源。 小微型RSS插件Tiny-Tiny-RSS包含一些新闻网站的插件： - af_datenschutzbuero（德语） - af_digitalcourage（德语） - af_faz（德语） - af_gamestar（德语） - af_gnonline（德语） - af_golem（德语） - af_gulli（德语） - af_handelsblatt（德语） - af_heise（德语） - af_hltv（英语） - af_nrz（德語） - af_raumfahrer（德語）

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  • Tiny-Tiny-RSS插件简介：一些实用的Tiny-Tiny-RSS插件推荐
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    本文将介绍并推荐一系列为Tiny-Tiny-RSS设计的实用插件，旨在帮助用户优化阅读体验和管理订阅源。 小微型RSS插件Tiny-Tiny-RSS包含一些新闻网站的插件： - af_datenschutzbuero（德语） - af_digitalcourage（德语） - af_faz（德语） - af_gamestar（德语） - af_gnonline（德语） - af_golem（德语） - af_gulli（德语） - af_handelsblatt（德语） - af_heise（德语） - af_hltv（英语） - af_nrz（德語） - af_raumfahrer（德語）
     
  • Tiny Tiny RSS Fever API插件：tinytinyrss-fever-plugin
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    Tiny Tiny RSS Fever API插件（tinytinyrss-feed-bridge）允许用户通过Fever协议访问和管理RSS订阅，增强Tiny Tiny RSS的功能。 Tiny Tiny RSS Fever API插件是一个开源插件，能够模拟Fever API的功能。这使得兼容Fever的RSS客户端可以与Tiny Tiny RSS一起使用。 该插件实现了以下功能： - 获取新的RSS项； - 设置项目的已读状态； - 标记项目为热门链接； 和Tiny Tiny RSS一样，此插件采用滚动发布模式，并不进行定期更新。安装时建议通过git克隆存储库来获取最新版本，如果需要手动下载master分支的快照，则可以使用Download ZIP按钮。 以下客户端已支持并经过测试： - Reeder（适用于iPhone） - Mr. Reader（适用于iPad） - ReadKit（适用于OS X） - Media RSS（适用于Android） - Feedly（适用于Android） 这些RSS阅读器可能将提要显示为“孤立”项目，但它们可以正常运行。
     
  • LoRead：Android RSS客户端，兼容Inoreader、Feedly、Tiny Tiny RSS和Fever
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    LoRead是一款专为Android设备设计的RSS阅读器应用，支持Inoreader、Feedly、Tiny Tiny RSS及Fever等主流服务，助你轻松管理订阅并享受个性化阅读体验。 序 路很长，纵然远望，却不知方向。 抽支烟，思绪无常，奔跑着彷徨。 逃不脱的苟且，到不了的远方… 简介 RSS 第三方客户端支持 Inoreader、Feedly、TinyTinyRSS。 功能 目前实现以下几个功能： - 黑夜主题 - 获取全文：支持根据规则或智能识别全文 - 保存近期文章的阅读进度 - 左右切换文章 - 自动清理过期文章 - 不同状态下（未读加星全部），各分组内文章的数量显示 对文章列表项的手势操作： - 左滑是切换文章的“已读未读”状态 - 右滑是切换文章的“加星取消加星”状态 - 长按是将上面的文章标记为已读，下面的文章保持原状或进行其他指定的操作 PS：由于开发中本人也还在不断学习，难免有些历史遗留的错误代码以及注释暂时未被清理。
     
  • Docker-TTRSS: 将Tiny Tiny RSS 阅读器作为 Docker 映像使用
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    本项目提供了一种将Tiny Tiny RSS阅读器容器化的解决方案，通过Docker映像简化其部署和维护过程，方便用户快速搭建个性化新闻订阅服务。 码头工人此映像允许您运行一个 feed阅读器，并保留您的提要历史记录以便您可以随时随地访问RSS和Atom提要。无论是在桌面的易用Web界面、移动浏览器还是通过可用的应用程序之一，都能轻松访问它。 关于Tiny Tiny RSS：这是一种基于Web的开源新闻源（RSS/Atom）阅读器和汇总工具，旨在让您从任何地方读取新闻，并尽量提供类似真实桌面应用程序的感觉。 快速开始指南： 本节假设您希望迅速上手。后续部分将提供更多细节。 让我们开始吧！首先启动一个新的数据库容器： ``` $ docker run -d --name ttrssdb nornagon/postgres ``` 接下来，由于这个docker映像可用，您可以简单地启动一个与此新数据库连接的Tiny Tiny RSS安装： ``` $ docker run -d --link ttrssdb:db -p 8080-80/tcp,12345:12345 nornagon/tt-rss ```
     
  • yolov3-tiny-onnx.zip
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    YOLOv3-Tiny-ONNX 是一个轻量级的对象检测模型，基于YOLOv3架构简化版，已转换为ONNX格式，适用于资源受限环境中的实时目标检测任务。 关于yolov3-tiny的cfg文件、yolov3的weights权重文件以及使用cfg和weights转换好的onnx模型的相关资源，在文章完成后会通过百度云链接的形式提供，具体链接会在文章中给出。
     
  • Tiny-ImageNet.7z
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    Tiny-ImageNet.7z 是一个压缩文件，包含了一个小型版本的 ImageNet 数据集，适用于计算机视觉任务和模型训练时进行快速原型设计与测试。 《Tiny-ImageNet数据集：计算机视觉与人工智能的基石》 作为广泛应用于计算机视觉领域的小型图像识别数据集，Tiny-ImageNet是基于大型ImageNet数据集的一个精简版本。它的设计初衷是为了在有限的数据量下提供一个快速验证深度学习模型性能的平台，并且对于初学者和研究者来说，它也是理解复杂图像识别任务及训练模型的理想选择。本段落将深入探讨Tiny-ImageNet数据集的结构、用途以及其在人工智能领域的应用。 该数据集由三个主要部分组成：训练集、验证集和测试集，每个部分都包含了大量精心标注的彩色图像，并涵盖了200个不同的类别，包括各种物体如动物、交通工具及日常用品等。这些类别的设置旨在模拟现实世界的复杂性。整个数据集合被压缩成一个名为tiny-imagenet-200.zip的文件。 Tiny-ImageNet中的所有图像尺寸统一为64x64像素，相比原始的ImageNet（通常为224x224像素或更大），这使得处理速度更快，并且降低了对计算资源的需求。尽管图像大小减小了，数据集的多样性和复杂性依然能够挑战深度学习模型的识别能力。 在计算机视觉的研究中，Tiny-ImageNet常用于进行多类图像分类任务，这是衡量模型能否正确区分不同类别的重要指标。通过在这个数据集上训练和调整模型，研究者可以评估模型的泛化能力和鲁棒性。此外，由于其规模适中且处理速度快的特点，它也经常被用来快速实验新的网络架构、优化算法或预训练策略。 人工智能领域的发展尤其是深度学习的进步很大程度上依赖于大量标注的数据集。Tiny-ImageNet作为这样的数据集，在推动模型的训练和改进方面起到了重要作用。它可以用于初步验证新提出的深度学习模型的有效性，或者比较不同模型在相同条件下的性能表现。同时，这个数据集也促进了迁移学习的发展，允许预先在这个大型数据集上进行训练后，在其他更小或特定领域的数据集中进一步微调以提升识别精度。 总结而言，Tiny-ImageNet是计算机视觉和人工智能研究中的一个重要工具。它不仅简化了大规模数据集的使用门槛，并提供了丰富的训练与验证环境，帮助研究人员快速迭代模型并推动深度学习在图像识别领域内的创新进步。无论是初学者还是资深的研究人员都能从中受益，进一步理解及优化他们的算法，从而推动人工智能技术不断向前发展。
     
  • YOLOV4-Tiny-TFLite
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    简介：YOLOv4-Tiny-TFLite是一款轻量级目标检测模型，在保持高性能的同时大幅减少了计算资源需求，特别适用于移动设备和IoT应用。 YOLOV4-TINY-TFLITE 是一个针对目标检测任务优化的轻量级模型，它基于YOLO（You Only Look Once）系列算法的第四代版本——YOLOV4，并进行了小型化处理，以适应资源有限的环境，如嵌入式设备或移动端应用。TFLITE则是TensorFlow Lite的缩写，它是Google开发的一种轻量级机器学习框架，用于在移动和物联网设备上部署模型。 YOLOV4是目标检测领域的先进算法，在速度与精度之间取得了良好的平衡。该模型采用了一系列改进技术，包括但不限于： 1. CSPNet（Consistent Structure Propagation Network）：通过引入跨阶段连接来减少训练过程中的内部协变量位移，提高模型稳定性。 2. SPP-Block（Spatial Pyramid Pooling）：利用空间金字塔池化层增加模型对不同尺度目标的鲁棒性。 3. PANet（Path Aggregation Network）：结合FPN（Feature Pyramid Network）和ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling），进一步提升多尺度目标检测能力。 4. Mish激活函数：替代传统的ReLU，提供更平滑的梯度分布，有助于提高模型性能。 5. MixUp和CutMix数据增强策略：通过合成训练样本来增强模型泛化能力。 YOLOV4-TINY在保留YOLOV4核心优势的基础上对网络结构进行了简化和小型化处理。主要目的是为了更快的推理速度和更低的计算资源需求，但相比于标准版本可能会牺牲一定的精度。 TensorFlow Lite是TensorFlow的一个轻量化版本，专门设计用于移动和嵌入式平台。它通过模型转换工具将标准的 TensorFlow 模型优化为适用于低功耗设备的形式，并包括对模型进行量化、剪枝和优化。YOLOV4-TINY-TFLITE模型经过了TFLITE框架下的优化处理，这使得该模型能够在Android或iOS等移动设备上运行目标检测任务，无需高性能硬件支持。 文件列表中的YOLOV4-TINY-TFLITE-main可能包含了训练好的模型权重、结构定义以及推理代码或者API。用户可以使用这些资源在自己的项目中快速集成YOLOV4-TINY-TFLITE模型，并实现实时的目标检测功能。实际应用过程中，需要根据不同的硬件条件调整参数，并优化图像预处理和后处理步骤以获得最佳的检测性能。
     
  • yolov2-tiny权重文件
    优质
    YOLOv2-Tiny权重文件是基于YOLOv2算法简化版本的小型模型参数集合，适用于资源受限环境下的实时目标检测任务。 yolov2-tiny 权重可以直接使用。运行命令：./darknet cfg/yolov2-tiny.cfg yolov2-tiny.weights data/dog.jpg。
     
  • yolov3-tiny权重文件
    优质
    Yolov3-tiny权重文件是基于轻量级版本的YOLOv3模型训练所得的参数集合，适用于资源受限环境下的目标检测任务。 PyTorch YOLOv3 目标检测使用 yolov3-tiny.weights。yolov3 和 yolov3-tiny 的权重文件可以用于模型训练和测试。
     
  • yolov4-tiny权重文件
    优质
    Yolov4-tiny权重文件是基于轻量级版本的YOLOv4模型训练后得到的一组参数值，适用于资源受限环境下的实时目标检测任务。 Yolov4 Tiny版本的预训练权重提取了yolo v4的backbone层，可用于训练yolo-V4。