Windows上搭建局域网Anki同步服务器
搭建本地Anki同步服务器,只需三步在Windows上实现本地与移动设备间的手机同步。
首先,源码源码打开配置文件ankisyncd.toml,手机设置你的源码源码php 地图源码同步账号与密码。
其次,手机双击启动ankiserver,源码源码查看同步地址,手机用于配置你的源码源码Ankidroid。
第三步,手机在Anki中输入在第一步设置的源码源码账号信息,点击同步。手机
保持ankiserver服务端开启(保持黑屏状态),源码源码进行以下步骤:进入工具 -> 首选项 -> 网络 -> 退出账号,手机然后退出Anki重新打开,输入第一步的框架iapp源码账号。
在安卓设备上进行Anki设置,连接到与电脑相同的局域网。在设置中选择高级设置 -> 自定义同步服务器,输入步骤二中获取的信息,适用于Ankidroid在2.以下版本。
对于Ankidroid 2.版,需安装文件夹提供的版本,然后进入设置 -> 同步 -> 自定义同步服务器,输入步骤二中的信息。记得在同步地址后添加 /sync/。
遇到问题时,可通过FAQ查找解决方案。
若不再使用此服务,打开Anki,通过工具 -> 插件 -> 找到ankisyncd,禁用或删除插件,pfc格斗源码重启Anki,登录使用官方Ankiweb同步服务。
服务器工具下载链接已提供,提取码为。
请留意:由于之前关于Anki同步的文章被删除,本文的写作思路借鉴了win一键启动自己的anki同步服务器的经验。
工具源代码提供者信息在此处省略。
网上看到一个anki记忆卡,还有一个官网的ankidroid。请问知
深圳市九山科技,一家以Anki源码为基础,进行二次开发的公司,推出了名为Anki记忆卡的产品。这款产品包含了Android版、iOS版、网页版以及正在开发的MAC版。
最早,wap海报源码该公司推出了探索版,仅调整了服务器配置,并提供了一个网址(),用户可以在网站上发布付费卡组。网站对每笔交易收取7%的平台费用,最低售价0.1元。网站上也提供免费卡组,但用户需使用开发的Anki记忆卡导入。
以下为Anki官方相关链接:
桌面客户端GitHub:github.com/ankitects/an...
Android客户端GitHub:github.com/ankidroid/An...
iOS客户端:apps.apple.com/us/app/a...
国内爱好者创建的Anki中网,作为官方中文教程的跳转站,提供Anki官方各版本下载链接()。
anki如何设置中文
anki设置中文的方法是:
1、在苹果Mac电脑下载安装好Anki软件后,点击菜单栏“Anki”选项,并在下拉菜单中选择“偏好设置”。
2、crysadm 源码群接着在弹出的“偏好设置”窗口中,将界面语言设置为“简体中文”。
3、设置完成后,重新启动Anki软件,此时已将苹果版anki设置为中文界面。
Anki是一个学习外语的辅助工具。它依据间隔复习法来帮助你记忆单词和短语,使你能够轻松、快速、高效地记住内容。是跨平台的自由软件,可以在Linux、Windows、MacOSX等系统上运行。如果你正在为学习外语要记忆大量的词汇而苦恼,那么不妨来试试Anki,兴许它会帮你达到事半功倍的效果。最新版本0.9.5.7,为Linux平台提供有源码包和deb包。你可以从这里下载它们。Archer可在AUR中找到Anki。
Github star数最多的前个项目
免费学习编程的项目,免费CodeCamp,个star。
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anki 源码分析
在AnkiQt的代码中,self.mw.pm.profile.get("searchHistory", []) 表示获取配置文件中搜索历史数据,若未设置则返回空列表。
具体而言,AnkiQt类作为主窗口类,包含了多个类变量,如col(表示集合)、pm(配置管理器)、web(主网页视图)和bottomWeb(底部网页视图)。
配置管理器类ProfileManager负责加载和管理配置。其初始化函数__init__()接收base参数,用于获取创建的基础文件夹。它存储了多个与配置相关的设置,如会话设置self.session、配置名称self.name、数据库对象self.db和配置字典self.profile。
加载配置函数load(name: str)接收配置名称作为参数,若为特殊值"_global"会抛出异常。使用SQL查询数据库,根据配置名称获取配置数据,并尝试解析数据。最终,该函数用于加载特定配置数据到self.profile属性。
在加载过程中,数据存储于数据库文件"prefs.db"中,具体存储位置为基础文件夹下的"prefs.db"。搜索历史数据存储于该文件中,可通过特定SQL查询进行访问。
解析二进制数据的过程涉及解码和反序列化操作。具体实现可能涉及到使用pickle模块中的load函数处理数据流。数据获取后,进一步解析和处理数据,以便在应用中使用。
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