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各大网站RSS源地址

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必读的-RSS-订阅源有哪些?

必读的-RSS-订阅源有哪些?

必读的RSS 订阅源有哪些?什么是RSS?RSS(Really Simple Syndication,简易信息聚合)是一种描述和同步网站内容的格式。

你可以认为是一种定制个性化推送信息的服务。

它能解决你漫无目的浏览网页的问题。

它不会过时,信息越是过剩,它的意义也越加彰显。

什么需要RSS?网络上充斥着大量的信息垃圾,我的体会是:每天摄入了太多我根本不关心的信息。

我希望让我关注的信息主动来找我,且这些信息都是我需要的,这就是RSS的意义。

如何开始我的RSS生活?你首先需要一个RSS阅读器:WIN平台推荐使用:FeedDemon 4.5下载链接:手机上一样可以RSSIOS/Andriod平台推荐使用:鲜果阅读器(区别于鲜果)。

皆为免费请自行下载。

IOS有做得十分优秀的客户端,如Reeder(30RMB)。

有什么RSS源推荐给我吗?先列举一下我的订阅源吧(记住链接不是用来直接访问,而是粘贴进阅读器):爱午茶:更新速度很慢,大概两三天更新一次。

但是都是精品的内容,主要关于摄影、界面设计、插图。

推荐指数:a理想生活实验室:质量非常高。

主要是关于摄影、纪念日(很有特色)、设计(包括每日一图、每周一书等等)、线下活动(艺术相关)。

推荐指数:aLeica中文摄影杂志:内容质量极高,爱好摄影的人不要错过。

推荐指数:a+ 摄影之友:质量很高,但feed不显示全文,用强制显示全文的工具效果也不太好。

大家直接点开看好啦。

推荐指数:b Type is Beautiful: 关于字体设计和视觉文化。

推荐指数:a 读经典:推荐指数:a 读书马上:质量很高,而且能发现很多优秀网站。

但是不显示全文,鄙视下。

已经联系这个网站了,希望他们能够修改下。

推荐指数:a+ 读写人:每天五篇左右。

喜欢阅读的人会喜欢。

内容关于杂志、书评博客、中英文读书资源。

推荐指数:a 左岸读书:推荐指数:b 三联生活周刊:推荐指数:a 科技、科学Engadget中国版:质量一般。

我最喜欢的搜索引擎英语作文

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我最喜欢的搜索引擎英语作文搜索引擎英语作文A search engine is an internet tool that helps users find information on the World Wide Web. It has become an important part of our daily lives and has greatly changed the way we access and obtain information.One of the reasons why I like search engines is their convenience. With just a few clicks, I can find answers to my questions, discover new knowledge, and explore different perspectives on various topics. It saves me time and effort compared to traditional methods of information retrieval, such as going to libraries or asking experts. Moreover, search engines often provide a wide range of sources, including articles, videos, images, and even academic papers, giving me comprehensive and diversified information.Another aspect that I appreciate about search engines is their user-friendly interface. Most search engines have a simple and intuitive design, making it easy for users to navigate and operate. The search results are usually presented in a clear and organized manner, with relevant links and summaries that allow me to quickly assess the usefulness of the information. Additionally, search engines often offer advanced search options, such as filtering by date or language, which further enhances the efficiency of my search.Furthermore, search engines have played a significant role in promoting global connectivity and cultural exchange. They connect people from different corners of the world, allowing us to learn about different cultures, languages, and perspectives. Through search engines, I can access information from various countries and stay updated on global news and events. This not only broadens my horizons but also fosters tolerance and understanding among different cultures.In conclusion, search engines have become an indispensable tool in our modern society. Their convenience, user-friendly interface, and their ability to facilitate global connectivity make them incredibly valuable. I am grateful for the convenience and opportunities it provides and appreciate the positive impact it has on our lives.。

国外5个最佳RSS阅读器

国外5个最佳RSS阅读器

国外5个最佳RSS阅读器在博客和在线新闻充斥的互联网上,大量信息已经使得用户阅读量过载,幸运的是,通过RSS Feed提供的聚合功能,人们可以使用阅读器轻松跟踪订阅的更新,这里是用户选出的五个最常用的RSS阅读器软件。

Google Reader (基于Web)自从Google月2006年底推出了Google Reader之后,其令人印象深刻的速度和可用性就吸引了大批用户,使用Google Reader最明显的好处就是,无论用户在那台电脑上使用,看到的Feed都是相同的界面,对于项目的已读、未读、标签都是一致的,除此以外,Google Reader还具有强大的键盘快捷键、搜索和标签功能。

总的来说,Google Reader提供了你所需要的一切功能。

NetVibes (基于Web)NetVibes是一个可定制的聚合RSS Feed的网站,不过,不少NetVibes认为这个Web应用的一大缺点是不能容纳大量的Feed,幸运的是,该网站的可定制性以及大量可用的工具帮助用户克服了其在RSS阅读上的可扩展性。

NetNewsWire (Mac OS X)NetNewsWire是基于Mac的免费桌面软件,可以将网络上的RSS内容下载到本地,这意味着比Web应用有更快的性能和离线Feed处理,NetNewsWire最好和最独特的功能是它的智能列表功能,它像iTunes的智能播放列表一样,针对特殊的作者和内容使用特别的阅读,使用户不会错过重要内容,缺点是用户无法在线使用,需要安装软件,不能直接使用浏览器访问。

FeedDemon (Windows)FeedDemon是基于Windows的免费软件,属于Newsgator,和NetNewsWire类似,不过该软件提供和Newsgator同步的功能,除此以外,FeedDemon和Newsgator是两个完全不同的RSS阅读器。

Sage (Firefox)Sage是火狐的一个轻量级RSS阅读扩展,具有RSS阅读器最基本的功能。

RSS订阅与探针常用地址

RSS订阅与探针常用地址

一、订阅方法:google阅读器:RSS订阅搜索:/ Step1: 搜索关键字Step2:点击“feed”,生成链接Step3: 复制链接到google阅读器Step4: 在阅读器中点击“订阅”,在弹出窗口输入订阅地址,点击添加。

最终效果二、常用地址常用RSS地址期刊ACSAcc Chem Res/action/showFeed?ui=0&mi=0&ai=53h&jc=achre4&type=et oc&feed=rssBiochemistryChemical Reviews/action/showFeed?ui=0&mi=qkt1u1&ai=54p&jc=chreay&type=etoc&feChemistry of MaterialsInorganic ChemistryJournal of the American Chemical SocietyLangmuirMacromoleculesNano LettersOrganic LettersOrganometallicsThe Journal of Organic ChemistryThe Journal of Physical Chemistry A/wls/alerts/rss/jpcafh.rssThe Journal of Physical Chemistry BThe Journal of Physical Chemistry CRSCChem. Commun.Chem. Soc. Rev.J. Mater. Chem./rss/JM?format=xmlNat. Prod. Rep./rss/npOrg. Biomol. Chem.WILEYAdvance Material/rss/journal/10.1002/(ISSN)1521-4095 Angewandte Chemie International EditionChemistry - A European Journal/rss/journal/10.1002/(ISSN)1521-3765European Journal of Organic ChemistryMacromolecular Rapid CommunicationsELSEVIERMaterials ScienceSensors and Actuators ASensors and Actuators BTetrahedronTetrahedron LettersthiemeSynlettSynthesis课题组国外Alan J. Heeger/feeds/rss.cgi?q=Alan%20J.%20HeegerAnthony W. Czarnik/feeds/rss.cgi?q=Anthony%20W.%20Czarnik Akio OjidaAlberto CrediChristopher J. Chang/feeds/rss.cgi?q=Christopher%20J.%20Changde Silva APElizabeth NolanEngin U. AkkayaEric V. AnslynFabbrizzi Luigi/feeds/rss.cgi?q=Fabbrizzi%20LuigiFrançois P. Gabbaï/feeds/rss.cgi?q=Fran%C3%A7ois%20P.%20Gabba%C3%AFGuillermo C. Bazan/feeds/rss.cgi?q=Guillermo%20C.%20BazanHamachi, Itaru/feeds/rss.cgi?q=Hamachi%2C%20Itaru%20%5BFull%20Author% 20Name%5DItamar WillnerJ. Fraser Stoddart/feeds/rss.cgi?q=J.%20Fraser%20StoddartJonathan L. Sessler/feeds/rss.cgi?q=Jonathan%20L.%20SesslerMartínez-Máñez/feeds/rss.cgi?q=Mart%C3%ADnez-M%C3%A1%C3%B1ez Paul L. BurnSeiichi Uchiyama/feeds/rss.cgi?q=Seiichi%20UchiyamaSeiji ShinkaiStephen J. LippardTetsuo NaganoTimothy M. SwagerTony D James/feeds/rss.cgi?q=Tony%20D%20JamesVincenzo BalzaniYoon Juyoung国内tian hefan chunhai/feeds/rss.cgi?q=fan%20chunhaiFeihe Huang/feeds/rss.cgi?q=Feihe%20HuangYunbao Jiang/feeds/rss.cgi?q=Yun%20Bao%20JiangLi Fuyou/feeds/rss.cgi?q=Li%20Fuyouli zhenlin weiying/feeds/rss.cgi?q=lin%20weiyingliu shiyong/feeds/rss.cgi?q=liu%20shiyong peng xiaojunqian xuhongtang benzhongTao Yi/feeds/rss.cgi?q=Tao%20Yi%20fudan wang lixiangwang shu/feeds/rss.cgi?q=wang%20shuyan chunhua/feeds/rss.cgi?q=yan%20chunhua Zhao Jianzhangzhu daoben染料diketopyrrolopyrrole/feeds/rss.cgi?q=diketopyrrolopyrrole探针/feeds/rss.cgi?q=chemodosimeter。

rss名词解释

rss名词解释

rss名词解释
RSS是一种简易的新闻聚合格式,其全称为"Really Simple Syndication",也常被称为"Rich Site Summary"。

RSS文件是一
种XML格式文件,常用于订阅和发布网站的内容。

RSS允许用户通过RSS阅读器订阅感兴趣的网站,当这些网
站更新时,阅读器会自动获取并显示更新的内容。

RSS的目的是提供一种方便的方式获取网站的最新内容,无需每次都访问网站。

RSS的优点包括:
1. 一站式阅读:用户可以通过阅读器集中阅读多个网站的内容,节省时间和努力。

2. 及时更新:RSS订阅源会即时提供最新内容,用户不会错过任何更新。

3. 高度定制化:用户可以自由选择订阅哪些网站以及具体的内容,根据个人兴趣进行定制。

尽管RSS在过去非常流行,但近年来其使用率逐渐下降,因
为许多网站已经采用了其他更先进和交互性更强的内容分发方式。

rss使用技巧

rss使用技巧

rss使用技巧RSS(Really Simple Syndication)是一种用于新闻、文章、博客等网页内容聚合和提供更新的协议。

通过订阅RSS,用户可以及时获得感兴趣的内容更新,而不需要不断地访问各个网站。

以下是关于如何使用和提高RSS使用效果的一些建议和技巧。

1. 选择合适的RSS阅读器:有很多不同的RSS阅读器可以选择,比如Feedly、Inoreader、Feedreader等。

选择一个适合自己的阅读器,可以方便地管理和阅读订阅内容。

2. 订阅感兴趣的网站和博客:在阅读器中添加订阅源,可以手动输入网站的URL或者使用搜索功能来找到感兴趣的网站和博客。

可以根据主题、作者等来选择订阅源。

3. 分类和整理订阅源:当订阅源数量增多时,可以对其进行分类和整理,方便查找和阅读。

可以根据主题、类型等创建不同的文件夹,将相关的订阅源归类到相应的文件夹中。

4. 设置更新频率:根据自己的需求,可以设置订阅源的更新频率。

如果希望即时获得最新的更新,可以选择较短的时间间隔;如果只是偶尔浏览,可以选择较长的时间间隔。

5. 删除不感兴趣的订阅源:有时候订阅了一些后来发现不感兴趣的订阅源,可以随时将其删除。

阅读器通常都提供了取消订阅的选项,可以通过简单的操作来删除不需要的订阅源。

6. 利用标签和收藏夹:可以利用标签和收藏夹功能来更好地整理和管理订阅内容。

可以给订阅文章添加标签,方便后续查找和浏览。

同时,还可以将喜欢的文章收藏起来,以备以后查看或分享。

7. 发现新的订阅源:除了手动添加订阅源,还可以通过一些工具和网站来发现新的订阅源。

有一些RSS搜索引擎,如Feedsearch、RSS Search Engine等,可以帮助用户找到特定主题的订阅源。

8. 同步和备份订阅内容:有些阅读器支持同步和备份功能,可以在不同设备间同步订阅内容,或者备份订阅源列表。

这样可以保证即使更换设备或者出现故障,也不会丢失已订阅的内容。

9. 与其他应用集成:一些阅读器支持与其他应用集成,如Pocket、Evernote、Twitter等。

10个适用于WordPress的RSS采集插件大全

10个适用于WordPress的RSS采集插件大全

10个适用于WordPress的RSS采集插件大全作为一个强大的博客甚至说CMS内容管理系统,WordPress完全兼容RSS输出和输入。

这就意味着,如果需要,可以通过rss来采集网站信息,当然,鼓励适度而为之,不建议滥用采集。

具体的安装使用方法这里就不一一介绍了,请Google之.1、wordpress自动采集插件-FeedWordPress这个插件用的很不错,主要是读取feed来实现你的博文更新的,并且是以全文的形式。

优点是插件更新升级很及时!建议不要用汉化包,就用英文版WordPress和FeedWordPress原插件!插件下载后需要在后台控制面板激活,并根据需要定制功能。

2、wordpress自动采集插件-Caffeinated Content是一个非常强大的WordPress插件,根据关键词搜索Youtube、Yahoo Answer、Articles、Files 而获取相关内容,可保留原文也可翻译成多个国家语言,并可以定时定量自动发布到你的博客上的插件工具。

功能是十分强大的,只可惜没有针对中文设置几个比较好的信息源头,如果想自行做二次开发,用这个做基础是非常好的选择。

下载解压后上传到plugins根目录下,到后台激活即可,本插件需要注册后方能使用。

3、wordpress自动采集插件-WP-o-Matic是一款效果非常不错的WordPress采集插件,虽然少了自动分类功能,但该插件在各个方面都表现的尚佳,相对于wordpress采集插件Caffeinated Content来说,wp-o-matic是不错的选择,通过RSS完成blog的自动采集。

WP-o-Matic 插件是博客联盟见过的最狠的一个wordpress 采集插件――只需在后台设定Rss 源以及采集的时间,WP-o-Matic就会自动执行。

它甚至可以将对方网站的附件以及图片等都采集,跟国内的cms系统有得一拼,完全无需站长耗心耗力。

关于短视频优点的英语作文

关于短视频优点的英语作文

The proliferation of short video platforms has revolutionized the way we consume and share content.Here are some of the key advantages of short video content:1.Engaging and Entertaining:Short videos are designed to be engaging and entertaining, capturing the viewers attention quickly and keeping them hooked for the duration of the clip.2.Concise and Informative:They convey information in a concise manner,which is perfect for todays fastpaced world where people have less time to consume lengthy content.3.Accessibility:With the rise of smartphones and mobile internet,short videos are more accessible than ers can watch and create content on the go,without needing a computer or a highspeed internet connection.4.Diversity of Content:Short video platforms host a wide variety of content,from educational tutorials to comedy skits,music videos,and more.This diversity caters to a broad audience with different interests.5.Cultural Exchange:These platforms facilitate cultural exchange by allowing users from different parts of the world to share their traditions,languages,and lifestyles, fostering a global community.6.Creativity and Selfexpression:Short videos provide a creative outlet for individuals to express themselves artistically,whether its through dance,music,storytelling,or other forms of creative expression.7.Instant Feedback:The likes,comments,and shares on short video platforms offer instant feedback,allowing creators to gauge audience reactions and adjust their content accordingly.8.Monetization Opportunities:For content creators,short video platforms offer monetization opportunities through advertising,sponsorships,and merchandise sales, providing a potential income stream.cational Value:Many short videos are educational,teaching viewers new skills or information in a digestible format.This can range from language learning to cooking tutorials.munity Building:Short video platforms enable the building of communitiesaround shared interests,where users can interact,collaborate,and support each other.11.Trendsetting:These platforms are often at the forefront of setting trends in music, fashion,and internet culture,making them a valuable resource for staying current with popular culture.12.Marketing Tool:Businesses and brands use short videos for marketing purposes, showcasing products,services,and brand stories in a format that is easily shareable and memorable.In conclusion,short videos have become an integral part of digital media,offering a multitude of benefits that cater to the needs and preferences of a modern,connected audience.。

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【分享】RSS订阅技巧及⼯具和实⽤RSS链接分享【分享】RSS订阅技巧及⼯具和实⽤RSS链接分享SkySeraph Jan 7th 2013Email:0 前⾔ 曾今⼀直是通过"360的在线⽹页保存"(貌似⽤了三年,好长啊)的⽅式来保存每天或定期都会浏览的⽹站,⾃从去年来结实来,她成为了我每天Surfing最重要的⼯具,每天在其上花费的时间⼤概是1.5⼩时左右,⼀旦有新的博客或⽹站,都迫不及待打开feeddemon,看能否订阅,纳尼,⼀看吓⼀跳,现在订阅的博客/论坛/⽹站已达634个,有图有真相(见下图1)!去年年底将其介绍给了GF,她前两天跟我说,这是我给她最好的⼀个⼯具(Really?汗..)。

今天在订阅⼏个论坛时,发现有些论坛做的很坑爹,不提供全部的RSS订阅地址,⽽是分模块给出各个部分的RSS地址(真不晓得这些论坛的管理者是什么想法),⼀个论坛给出⼗⼏个甚⾄⼏⼗个,让咱情何以堪,经过笔者反复的摸索,终于慢慢的总结出了⼀些⼩⼩规律,迫不及待的与⼤家分享,于是有了本⽂~~(图 1)Ⅰ RSS⼯具介绍1 ⼯具汇总在线阅读:Google Reader、鲜果、抓虾、QQ阅读、⼜到阅读等离线阅读:、、、、等邮件订阅:foxmail、outlook、netease等邮箱订阅:QQ邮箱等2 相关⽂章RSS⼯具和资源汇总⽉光博客,介绍的不错,可惜⽂章有点陈旧(2006)主要对在线阅读器的⽐较,⽐较详细RSS阅读选择⼼得主要是对离线阅读器的⽐较,很不错,可惜⽂章有点陈旧RSS阅读器对⽐: Reeder VS Newsify针对⼿机RSS阅读器appRSS客户端⼯具——⽹铃阅读器⽉光博客主要针对与GR同步,很不错的⽂章各平台上能与 Google Reader 同步的优秀RSS阅读器应⽤客户端介绍与推荐前⼗⼤Windows RSS阅读器和新闻聚合器⼗⼤RSS阅读器,有⼼的读者可以⼀⼀尝试,选择最适合⾃⼰的3 个⼈选择个⼈选择:Feeddemon + GR选择理由:①离线阅读②GR同步③导出保存(OPML等格式)Ⅱ RSS订阅技巧1 常规使⽤1.1 订阅:输⼊⽹站或博客的地址或专门给出的RSS地址即可订阅,这就不罗嗦了。

什么是RSS

什么是RSS

老丁网对RSS的解释:RSS说白了就是象收邮件一样的收看网络上的文章。

通过这种技术我们可以每天不用打开网站(就像用FOXMAIL不用再打开邮箱所在的网站),只用打开RSS阅读器(就像只用打开FOXMAIL),就可以定时的收到网站新发布的文章。

就像收邮件要装FOXMAIL一样,收文章也必须装专门的软件,比如新浪点点通、看天下、周伯通等。

一般来说当你在网页上看到这样的标,就说明这个栏目是提供RSS输出的,就是可以用阅读器收的。

然后你要做的就是把RSS的地址复制到阅读器的添加频道里即可。

RSS地址获取的最简单方法就是鼠标放在RSS或者XML的图标上单击右键,选择复制快捷方式。

这样地址就被复制好了。

当然你也可以在图标上单击左键打开一个XML页面(一般人觉得是乱码,完全不用理会它可就行),然后在浏览器里地址栏里复制地址。

老丁网提供了一种更简单的方式,在你感兴趣的栏目后的[RSS]单击左键,这个RSS的地址就被复制好了。

测试:新浪要闻[RSS]如有不明白之处请给老丁网留言,或给老丁网邮件laoding@以下是官方对RSS的介绍:一、什么是RSS?也许大家是第一次听到RSS这个概念,那什么是RSS呢?RSS是站点用来和其他站点之间共享内容的一种简易方式(也叫聚合内容),通常被用于新闻和其他按顺序排列的网站,例如Blog。

一段项目的介绍可能包含新闻的全部介绍等。

或者仅仅是额外的内容或者简短的介绍。

这些项目的链接通常都能链接到全部的内容。

网络用户可以在客户端借助于支持RSS的新闻聚合工具软件,在不打开网站内容页面的情况下阅读支持RSS输出的网站内容。

说得更加简单一点,RSS就是一种用来分发和汇集网页内容的XML格式!如果你还是不太明白,没有关系,RSS是什么其实基本就不重要,重要的是RSS可以做什么,下面我们就来了解一下,RSS能给我们带来什么?小知识BLOG:BLOG是Web Log的简称。

在国内,人们通常称它为博客。

rss

rss
编辑本段RSS阅读器
目前,RSS阅读器基本可以分为三类。 第一类大多数阅读器是运行在计算机桌面上的应用程序,通过所订阅网站的新闻供应,可自动、定时地更新新闻标题。在该类阅读器中,有Awasu、FeedDemon和RSSReader这三款流行的阅读器,都提供免费试用版和付费高级版。国内最近也推出了几款RSS阅读器:周博通,看天下,博阅。另外,开源社区也推出了很多优秀的阅读器,RSSOWl(完全java开发)它不仅是完全支持中文界面,而且还是完全的免费软件!(后面我们就将以开源软件周博通和rssowl为例,为大家介绍怎样来使用RSS阅读器-周伯通,怎样使用RSS阅读器-rssowl)) 第二类新闻阅读器通常是内嵌于已在计算机中运行的应用程序中。例如,NewsGator内嵌在微软的Outlook中,所订阅的新闻标题位于Outlook的收件箱文件夹中。另外,Pluck内嵌在Internet Explorer浏览器中! 第三类则是在线的WEB RSS阅读器,其优势在于不需要安装任何软件就可以获得RSS阅读的便利,并且可以保存阅读状态,推荐和收藏自己感兴趣的文章。提供此服务的有两类网站,一种是专门提供RSS阅读器的网站,例如国外的google reader,国内的鲜果、抓虾;另一种是提供个性化首页的网站,例如国外的netvibes、pageflakes,国内的雅蛙、阔地。
RSS的语法介绍
周博通RSS阅读器
手机RSS
主要的在线RSS阅读器比较
RSS阅读有以下优点:相关应用
在线RSS阅读器 RSS软件 2008年RSS新闻聚合和数据综合10大产品更多有关RSSRSS发展现状与前景RSS营销的优缺点
1.RSS营销的优点 2.OG
2、订阅新闻
RSS订阅所经历的主要步骤:

rsshub 接口规则

rsshub 接口规则

rsshub 接口规则
rsshub是一个基于Node.js的开源项目,它提供了一套用于生成RSS和Atom源的接口规则。

这些接口规则允许用户从各种网站和平台上获取内容,并将其转换为标准的RSS或Atom格式,以便于订阅和阅读。

接口规则的设计遵循一定的约定和标准,以确保生成的RSS和Atom源能够被常见的订阅阅读器所识别和解析。

这些规则通常包括以下几个方面:
1. 路由规则,定义了接口的URL路径,包括参数和路径变量的规则。

这些规则用于指定从哪里获取数据以及如何对数据进行过滤和排序。

2. 参数规则,定义了接口的参数,包括必选参数和可选参数,以及它们的取值范围和格式要求。

这些规则用于指定用户可以如何定制他们所需的内容。

3. 数据转换规则,定义了从原始数据到RSS或Atom源的转换规则,包括字段映射、内容过滤和格式转换等。

这些规则用于确保
生成的源能够符合标准的订阅格式要求。

4. 缓存规则,定义了接口数据的缓存策略,包括缓存时间、缓
存键的生成规则等。

这些规则用于提高接口的性能和稳定性。

除了以上几个方面的规则,rsshub的接口规则还可能包括一些
特定的定制化规则,以满足特定网站或平台的数据获取和转换需求。

总的来说,rsshub的接口规则是为了让用户能够方便地从各种
网站和平台上获取内容,并将其转换为标准的订阅格式。

这些规则
的设计旨在尽可能地通用和灵活,以满足不同用户的不同需求。

rss 正则表达式

rss 正则表达式

RSS 正则表达式一、简介RSS(Really Simple Syndication)是一种用于发布和同步网站更新内容的格式,广泛应用于新闻、博客、音频、视频等信息的传递。

正则表达式是一种强大的文本处理工具,可以用来匹配特定的模式。

本文将详细介绍RSS的基本概念和用途,并探讨如何使用正则表达式从RSS中提取所需信息。

二、RSS基本概念RSS是一种XML格式,用于以结构化的方式发布和同步网站内容。

通过订阅RSS源,用户可以获取最新的内容更新,而无需手动访问每个网站。

RSS源由一系列项目组成,每个项目表示一篇文章、一个视频、一个音频等。

每个项目包含标题、摘要、链接、发布日期等信息。

三、RSS与正则表达式的结合应用使用正则表达式可以方便地从RSS源中提取特定的信息。

接下来,我们将探讨一些常见的应用场景以及如何使用正则表达式来实现。

1. 提取标题RSS源中的标题通常以<title>标签包裹,我们可以使用正则表达式来提取这些标题。

正则表达式:<title>(.*?)</title>使用该正则表达式,我们可以找到所有的标题,并提取出其中的文本内容。

2. 提取链接RSS源中的链接通常以<link>标签包裹,通过使用正则表达式,我们可以从中提取出链接地址。

正则表达式:<link>(.*?)</link>将该正则表达式应用于RSS源,即可提取出所有的链接。

3. 提取摘要摘要部分可以用于快速了解文章内容,通常包含在<description>标签中。

正则表达式:<description>(.*?)</description>通过使用该正则表达式,我们可以提取出摘要部分的内容。

4. 提取发布日期RSS源中的发布日期通常以<pubDate>标签包裹。

正则表达式:<pubDate>(.*?)</pubDate>使用该正则表达式,我们可以提取出所有的发布日期。

Audio-Visual Event Localization in Unconstrained V

Audio-Visual Event Localization in Unconstrained V

Supplementary FileAudio-Visual Event Localization inUnconstrained VideosYapeng Tian,Jing Shi,Bochen Li,Zhiyao Duan,and Chenliang XuUniversity of Rochester,United StatesIn this material,firstly,we show how we gather the Audio-Visual Event(AVE) dataset in Sec.1.Then we describe the implementation details of our algorithms in Sec.2.Finally,we provide additional experiments in Sec.3.1A VE:The Audio-Visual Event DatasetOur Audio-Visual Event(AVE)dataset contains4143videos covering28event categories.The video data is a subset of AudioSet[1]with the given event categories,based on which the temporal boundaries of the audio-visual events are manually annotated.1.1Gathering and Preparing DatasetWith the proliferation of video content,YouTube becomes a good resource for finding unconstrained videos.The AudioSet[1]released by Google is a large-scale audio-visual dataset that contains2M10-second video clips from Youtube.Each video clip corresponds to one of the total632event labels that is manually-annotated to describe the audio event.In general,the events cover a variety of category types such as human and animal sounds,musical instruments and genres,and common everyday environmental sounds.Although the videos in AudioSet contain both audio and visual tracks,a lot of them are not suitable for the audio-visual event localization task.For example,visual and audio content can be completely unrelated(e.g.,train horn but no train appears,wind sound but no corresponding visual signals,the absence of audible sound,etc).To prepare our dataset,we select34categories including around10,000 videos from the AudioSet.Then we hire trained in-house annotators to select a subset of them as the desired videos,and further mark the start and end time at a resolution of1second as the temporal boundaries of each audio-visual event.We set a criterion that all annotators followed in the annotation process:a desired video should contain the given event category for at least a two-seconds-long segment from the whole video,in which the sound source is visible and the sound is audible.This results in total4143desired videos covering a wide range of audio-visual events(e.g.,woman speaking,dog barking,playing guitar,and frying food,etc.)from different domains e.g.,human activities,animal activities, music performances,and vehicle sounds.2Y.Tian,J.Shi,B.Li,Z.Duan,and C.Xu2Implementation DetailsVideos in AVE dataset are divided into training(3339),validation(402),and testing(402)sets.For supervised and weakly-supervised audio-visual event lo-calization tasks,we randomly sample videos from each event category to build the train/val/test datasets.For cross-modality localization,we generated syn-chronized and not synchronized training pairs based on annotations of the AVE dataset.Given a segment pair,if there is an audio-visual event,then it will be a synchronized pair;otherwise,it is not a synchronized pair.Around87%train-ing pairs are synchronized.For evaluation,we only sampled testing videos from short-event videos and around50%pairs in these videos are not synchronized. We implement our models using Pytorch[2]and Keras[3]with Tensorflow[4] as works are optimized by Adam[5].The LSTM hidden state size and contrastive loss margin are set to128and2.0,respectively.3Additional ExperimentsHere,we compare different supervised audio-visual event localization models with different features in Sec.3.1.The audio-visual event localization results with different attention mechanisms are shown in Sec.3.2.Action recognition results on a vision-oriented dataset are presented in Sec.3.3.3.1Spatio-Temporal Feature for Audio-Visual Event Localization Although2D CNNs pre-trained on ImageNet are effective in extracting high-level visual representations for static images,they fail to capture dynamic features modeling motion information in videos.To analyze whether temporal informa-tion is useful for the audio-visual event localization task,we utilize deep3D convolutional neural network(C3D)[7]to extract spatio-temporal visual fea-tures.In our experiments,we extract C3D feature maps from pool5layer of C3D network pre-trained on Sport1M[8],and obtain feature vectors by global average pooling operation.Tables1and2show supervised audio-visual event localization results of different features on AVE dataset.Table2shows the the overall accuracy on the AVE dataset.we see that A outperforms V s,both of them are better than V c3d by large margins,and AV s+c3d is only slightly better than AV s.It demonstrates that audio and spatial visual features are more useful to address the audio-visual event localization task than C3D features on the AVE dataset.From Table1,we canfind that V c3d related models can obtain good results,only when videos have rich action and motion information(e.g.plane,motocycle,and train etc).3.2Different Attention MechanismsIn our paper,we propose an audio-guided visual attention mechanism to adap-tively learn which visual regions in each segment of a video to look for the cor-responding sounding object or activity.Here,we further explore visual-guidedSupplementary File3 Table1.Supervised audio-visual event localization prediction accuracy(%)of each event category on AVE test dataset.A,V s,V c3d,V s+c3d,AV s,AV c3d,and AV s+c3d refer to supervised audio,spatial,C3D,spatial+C3D,audio+spatial,audio+C3D, audio+spatial+C3D features-based models,respectively.Notice that the V s model denotes the V model in our main paper.With additional C3D features,the AV s+c3d model does not show noticeable improvements than the AV s model over all event categories.So,we only utilize spatial visual features in our main paper.The top-2 results are highlighted in boldModels bell man dog plane car woman copt.violinflute ukul.frying truck shofar moto. A83.954.149.451.140.036.544.166.181.878.177.820.061.034.4 V s76.740.644.168.360.624.750.644.444.717.570.669.240.066.7 V c3d61.733.538.277.257.236.455.340.023.514.453.342.348.070.0 V s+c3d76.741.238.877.260.051.257.158.340.042.575.680.060.072.2 AV s84.457.655.377.256.772.453.580.687.680.080.075.460.068.9 AV c3d83.362.953.572.849.481.861.272.288.273.880.040.062.074.4 AV s+c3d85.050.657.176.166.771.267.171.290.675.685.678.562.073.3 Models guitar train clock banjo goat baby bus chain.cat horse toilet rodent acco.mand.A70.665.381.384.453.061.38.368.130.08.370.649.060.764.7 V s57.873.579.445.662.051.360.073.123.335.060.642.066.041.3 V c3d57.877.178.140.657.017.543.343.111.713.372.89.034.022.7 V s+c3d48.968.866.361.772.020.056.773.821.720.071.148.064.039.3 AV s63.988.881.376.175.057.541.783.161.733.383.957.074.763.3 AV c3d69.482.488.879.444.068.840.076.938.320.076.153.064.772.7 AV s+c3d70.085.388.167.860.067.5 5.082.533.318.388.370.081.366.7 Table2.Overall accuracy(%)of supervised audio-visual event localization with dif-ferent features on AVE test datasetModels A V s V c3d V s+c3d AV s AV c3d AV s+c3dAccuracy59.555.346.457.971.468.771.6Table3.Audio-visual event localization overall accuracy(%)on AVE dataset.A , A -att,V,V-att,A +V,A +V-co-att denote that these models use audio,attended audio,visual,attended visual,audio-visual,and attended audio and attended visual features,respectively.Note that V represents that the model only use spatial visual features extracted from VGGNet,and the models without attention use global average to produce feature vectors;A models use audio features extracted from the last pooling layer of pre-trained VGG-like model in[6](for details,please see Sec.3.2)Models A A -att V V-att A +V A +V-co-attAccuracy54.354.155.358.570.269.94Y.Tian,J.Shi,B.Li,Z.Duan,and C.XuFig.1.Visual results of visual-guided audio attention and audio-guided visual attention mechanisms.Each row represents one example.From left to right,images are log-mel spectrum patch,visual-guided audio attention map,a reference video frame,and audio-guided visual attention map,respectively.audio attention mechanism and audio-visual co-attention mechanism,where the latter integrates audio-guided visual attention and visual-guided audio attention. These attention mechanisms serve as a weighted global pooling method to gener-ate audio or visual feature vectors.The visual-guided audio attention function is similar to that in the audio-guided visual attention model,and the co-attention model uses both attended audio and attended visual feature vectors.To implement visual-guided audio attention mechanism,we extract audio features from the last pooling layer of pre-trained VGG-like model in[6].Note that the network uses a log-mel spectrogram patch with96×64bins to represent a1s waveform signal,so its pool5layer will produce feature maps with spatial resolution;this is different than audio features of A models in our main paper and in Tabs.1and2of this supplementaryfile.The reason is that the audio features in A models are128-D vectors extracted from the last fully-connected layer.We denote a model using audio features in this section as A to differentiate it from the model A used in our main paper and in Tabs.1and2.Table3illustrates supervised audio-visual event localization results of differ-ent attention models.We can see that the the A model in Tab.3is worse than the A model in Tab.2,which demonstrates that the audio features extracted from the last FC layer of[6]is more powerful.Similar to results in our main paper, V-att outperforms V.However,A -att is not better than A ,and A +V-co-attSupplementary File5 is slightly worse than A +V,which validate that visual-guided audio attention and audio-visual co-attention can not effectively improve audio-visual event lo-calization performance.Figure3illustrates visual results of audio attention and visual attention mechanisms.Clearly,we canfind that audio-guided visual at-tention can locate semantic regions with sounding objects.We also observe that the visual-guided audio attention tends to capture certain frequency patterns, but it is pretty hard to interpret the results of visual-guided audio attention, which we leave to explore in the future work.3.3Action RecognitionTable 4.Action recognition accuracy(%)on a Moments subset.We show Top-1 accuracy of different models on the test set with874videos over30categories.A and V models only use audio and visual content respectively.Ensemble denotes average ensemble over A and V as in[9].A+V utilizes the proposed fusion method in the paper to integrate audio and visual information.Models Chance A V Ensemble A+VAccuracy 3.333.551.354.959.5Action and Event Recognition on the Moments We further evaluated the proposed audio-visual modeling framework on a vision-oriented dataset:Mo-ments[9].Moments dataset includes a collection of one million short videos with a label each,corresponding to actions and events unfolding within3sec-onds.Due to time limitation,we sampled around6000videos from the Moments by automatically ignoring salient videos(around30%)from30categories.Note that the30categories arefirst30classes of100categories after deleting some categories which contain fewer sounding videos(<80/200).Moreover,training and testing videos are not manually selected,therefore audio content and visual content may be not related in these videos.We modified the audio-visual event localization framework by averaging pooling features from LSTMs to address the audio-visual action classification problem.The action recognition results on the Moments subset are shown in Table4.Surprisingly,we see that visual in-formation is much more useful for this vision-oriented dataset,and integrating audio and visual signals using the proposed framework can significantly improve the recognition performance.References1.Gemmeke,J.F.,Ellis,D.P.,Freedman,D.,Jansen,A.,Lawrence,W.,Moore,R.C.,Plakal,M.,Ritter,M.:Audio set:An ontology and human-labeled dataset for audio events.In:ICASSP.(2017)2.3.Chollet,F.,et al.:Keras.https:///fchollet/keras(2015)4.Abadi,M.,Agarwal,A.,Barham,P.,Brevdo,E.,Chen,Z.,Citro,C.,Corrado,G.S.,Davis,A.,Dean,J.,Devin,M.,Ghemawat,S.,Goodfellow,I.,Harp,A.,Irving,G.,6Y.Tian,J.Shi,B.Li,Z.Duan,and C.XuIsard,M.,Jia,Y.,Jozefowicz,R.,Kaiser,L.,Kudlur,M.,Levenberg,J.,Man´e,D.,Monga,R.,Moore,S.,Murray,D.,Olah,C.,Schuster,M.,Shlens,J.,Steiner,B.,Sutskever,I.,Talwar,K.,Tucker,P.,Vanhoucke,V.,Vasudevan,V.,Vi´e gas,F.,Vinyals,O.,Warden,P.,Wattenberg,M.,Wicke,M.,Yu,Y.,Zheng,X.:TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems(2015)Software available from tensorfl.5.Kingma,D.,Ba,J.:Adam:A method for stochastic optimization.In:Proc.ICLR.(2015)6.Hershey,S.,Chaudhuri,S.,Ellis,D.P.,Gemmeke,J.F.,Jansen,A.,Moore,R.C.,Plakal,M.,Platt,D.,Saurous,R.A.,Seybold,B.,et al.:Cnn architectures for large-scale audio classification.In:ICASSP.(2017)131–1357.Tran,D.,Bourdev,L.,Fergus,R.,Torresani,L.,Paluri,M.:Learning spatiotemporalfeatures with3d convolutional networks.In:Proceedings of the IEEE international conference on computer vision.(2015)4489–44978.Karpathy,A.,Toderici,G.,Shetty,S.,Leung,T.,Sukthankar,R.,Fei-Fei,L.:Large-scale video classification with convolutional neural networks.In:Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition.(2014)1725–1732 9.Monfort,M.,Zhou,B.,Bargal,S.A.,Yan,T.,Andonian,A.,Ramakrishnan,K.,Brown,L.,Fan,Q.,Gutfruend,D.,Vondrick,C.,et al.:Moments in time dataset: one million videos for event understanding。

RSS,Feed,Atom简介

RSS,Feed,Atom简介

RSS,Feed,Atom简介Feed(以下称为提要),如何预定它?网志以RSS 文档形式为其内容提供一个提要,该RSS 文档可以通过众所周知URL 获得。

RSS 文档是一个XML 文件,它包含大量离散的新闻项,如某个网志中的入口项(RSS 提要的例子参见Figure 1)。

由于RSS 是XML 格式文件,所以它很容易被其它程序所使用。

RSS 聚合器是一个读取RSS 文档并显示新闻项的程序。

大多数聚合器只要输入RSS 的URL,使得预定提要成为可能。

RSS 使阅读网志便得容易。

大多数经常阅读网志的开发人员都使用某种类型的聚合器来帮助他们有效地筛选提要内容。

聚合器使得阅读网志的感觉就象是在阅读电子邮件,因为它们突出新闻项并将新闻项进行缓冲处理以便离线阅读(参见Figure 2)。

还有一些在线RSS 聚合器将RSS 提要捆绑到某个单独的网站。

其优点是易于设置并且可以从任何计算机存取你的提要内容。

当然,其缺点也是显而易见的,那就是在阅读时必须始终保持连接。

RSS 是网志成为一种强大的新型信息交流形式之根本所在。

在网志出现之前,大多数开发人员为了要查找到需要的内容,通常要花大量时间来筛选掉那些令人讨厌的无关的信息。

网志通过让读者选择所要阅读的提要,将控制权交给读者,从而有效地构建自己的个性化内容流。

其它类型的站点也能利用RSS 的优点来聚合内容。

例如,多数主流的新闻站点包括Wired、CNet、Yahoo 和NPR News 都提供RSS 提要。

访问Blogdigger 和Syndic8,你可以找到一些支持RSS 的站点。

微软的MSDN 提供RSS 提要(RSS feeds)来聚合新添加到站点的技术内容。

MSDN 的Just Published提要是一种保持MSDN 新文章和下载的主要方式。

甚至MSDN Magazine(MSDN 杂志)都有其自己的RSS 提要!可以预定:/...获得每月的更新以便查看本期有何内容?目前有许多种RSS 聚合器可供选择,在w.harvard.e...上可以找到一个相当完整的列表。

RssVideos

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rss feed

rss feed

RSS FeedRSS是一种用于共享新闻和其他Web内容的数据交换规范,起源于网景通讯公司的推"Push"技术,将订户订阅的内容传送给他们的通讯协同格式 (Protocol)。

是站点用来和其他站点之间共享内容的一种简易方式(也叫聚合内容),在Blog开始盛行的时候得到广泛的应用。

RSS可以是以下三个解释的其中一个:Really Simple Syndication(真正简单的整合)RDF (Resource Description Framework) Site SummaryRich Site Summary(丰富站点摘要)但其实这三个解释都是指同一种Syndication的技术。

目前RSS规范的主要版本有0.91、1.0和2.0。

Feed,本意是“饲料、饲养、(新闻的)广播等”,RSS订阅的过程中会用到的“Feed”,便是在这个意义上进行引申,表示这是用来接收该信息来源更新的接口;Feed就是为满足希望以某种形式持续得到自己更新的需求而提供的格式标准的信息出口,可以理解为,你的Blog页面是给人读的,而Feed是给程序读的。

茶吧RSS Feed第一部分<!-- generator="weebly" --><rss xmlns:content="/rss/1.0/modules/content/" xmlns:w fw="/CommentAPI/" xmlns:dc="/d c/elements/1.1/" version="2.0"><channel><title><![CDATA[&#33590;&#21543;-&#32511;&#33590; &#32418;&#33590; &#33457;&#33590; &#26222;&#27953; - Blog]]></title><link><![CDATA[ /blog.html ]]></link><description><![CDATA[ Blog ]]></description><pubDate>Thu, 06 Dec 2012 20:30:05 -0800</pubDate><generator>Weebly</generator><item><title><![CDATA[ 什么时候喝绿茶最好,吃饭后一小时最好 ]]></title><link><![CDATA[ /12/post/2012/12/160.html ]]></link><comments><![CDATA[/12/post/2012/12/160.html#comments]]></comments><pubDate>Wed, 05 Dec 2012 00:42:08 -0800</pubDate><category><![CDATA[ Uncategorized ]]></category><guid isPermaLink="false">/12/post/2012/12/160. html</guid><description><![CDATA[&#32511;&#33590;&#26159;&#29992;&#37319;&#25688;&#30340;&#26032;&#214 94;&#32463;&#36807;&#26432;&#38738;&#21644;&#25545;&#25319;&#31616;&# 21333;&#24037;&#33402;&#21046;&#20316;&#32780;&#25104;&#30340;&#33590 ;&#65292;&#32511;&#33590;&#21547;&#26377;&#36739;&#22810;&#30340;&#33 590;&#22810;&#37210;&#65292;&#21654;&#21857;&#30897;&#65292;&#21494;& #32511;&#32032;&#65292;&#32500;&#29983;&#32032;&#65292;&#24182;&#2154 7;&#26377;450&#22810;&#31181;&#26377;& [...]]]></description><content:encoded><![CDATA[<div class="paragraph"style="text-align:left;">&#32511;&#33590;&#26159;&#29992;&#37319;&#25 688;&#30340;&#26032;&#21494;&#32463;&#36807;&#26432;&#38738;&#21644;& #25545;&#25319;&#31616;&#21333;&#24037;&#33402;&#21046;&#20316;&#3278 0;&#25104;&#30340;&#33590;&#65292;&#32511;&#33590;&#21547;&#26377;&#3 6]]><![CDATA[739;&#22810;&#30340;&#33590;&#22810;&#37210;&#65292;&#21654;&#21857;& #30897;&#65292;&#21494;&#32511;&#32032;&#65292;&#32500;&#29983;&#3203 2;&#65292;&#24182;&#21547;&#26377;450&#22810;&#31181;&#26377;&#26426; 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