当前位置: 首页 > 软件库 > 应用工具 > RSS/Atom工具 >

Feedreader

RSS阅读器
授权协议 未知
开发语言 Delphi/Pascal
所属分类 应用工具、 RSS/Atom工具
软件类型 开源软件
地区 不详
投 递 者 孟智志
操作系统 Windows
开源组织
适用人群 未知
 软件概览

FeedReader 这是一个资源开放的支持所有主流RSS格式的搜集器软件。该软件拥有一个小型的脚注打印功能并且支持多种语言。FeedReader支持包括RSS 0.9, 0.91, 0.92, 1.00, 2.0 增强Dublin 核心 以及 Slashback 扩展在内的所有主流结构格式。

该软件提供关于在任务栏上收到资源的提示以及用于离线浏览的高速缓冲区标题的功能。该软件还支持代理并且允许Radio Userland 和 AmphetaDesk资源的一键点击订阅功能。Feedreader 是一个小型的开源RSS/ATOM阅读程序,可以在Win95及后续Windows平台上运行。简单-致力于其主功能:阅读/组织RSS;轻量级-文件小 巧;免费-遵循 GPL;可自定义。 Feedreader是一款执行速度极佳的 RSS 阅读工具。它除了是一款完全免费的工具外,还提供了原始码,让有兴趣的人可以自行更改。而Feedreader 具有简便的操作接口,让使用者能够快速上手,且优异的执行速度,让你即使已经累积了数十万笔数据,也能够迅速地启动与阅读。

此外, Feedreader 也具备了频道导入、导出、定期整理数据等功能,让使用者只要在 Feedreader 中就能够完成所订阅频道的阅读,不需要透过一堆工具麻烦地互相切换。

如果你还没有选定一套 RSS 阅读工具,那么 Feedreader 绝对是一款不容你错过的好工具喔!

 相关资料
  • 我有以下类,它从/到包裹读取和写入对象数组: 在上面的代码中,我在读取< code>readParcelableArray时得到一个< code>ClassCastException: 错误/AndroidRuntime(5880):原因:Java . lang . classcastexception:[land roid . OS . parcelable; 上面的代码有什么错误?在编写对象数

  • 在问题[1]中,我了解到如果您想在Android下使用NFC标签,则不必采用NDEF格式。我想在Win 8.1 in. Net下执行此操作。我的情况是这样的: 我有一个RFID卡Mifare Classic 1K,其中存储了一个ID。(由制造商记录)该ID由我们的考勤系统通过通常的RFID读取器(例如Gigatek的PROMAG MFR120)读取。我们不在卡上写任何东西,我们只需要读取ID。但是

  • RSS 阅读器用于读取 RSS feed! RSS 阅读器可供许多不同的设备和操作系统使用。 RSS 阅读器 有很多不同的 RSS 阅读器。某些以 web services 的形式来工作,而某些则运行于 windows (或 Mac、PDA 或 UNIX)。 这是一些我尝试过并钟爱的阅读器: 这是一些我尝试过并钟爱的阅读器: RSS 阅读器 有很多不同的 RSS 阅读器。某些以 web servi

  • Android PDF Viewer 是Android平台下的PDF阅读器。

  • 实现简单的阅读器功能。包括首页的书架,滑动书架界面可以切换书架。点击书架上的书籍之后,进入阅读界面,有翻页的动画效果。可以加载显示txt文件。 [Code4App.com]

  • 我是新来的,我正在学习使用方法等等,我在方法中有我的代码,但在代码中有一个控制台。ReadLine();这是我不想要的。基本上,我需要做的是一个包含10个方法的大作业,作为输入,你必须调用哪个方法,然后调用实际的输入,但是当我的方法中有一个readline时,我必须给出3个,而不是2个。如果有人知道如何帮助noob,我的代码如下 基本上是int.parse(consolereadline);我需要

  • About July的新书《编程之法:面试和算法心得》纸质版在本github上的基础上做了极大彻底的改进、优化,无论是完整度、还是最新度、或质量上,都远非博客、github所能相比。换言之,新书《编程之法》的质量远高于博客、github。 此外,散落在网上其他任何地方的“编程之法”电子材料均是盗版自本github,更无质量可言。所以,July只唯一推荐《编程之法》纸质版。 《编程之法》纸质版已于2

  • 作为对《Heterogeneour Computing with OpenCL 2.0 (Thrid Edition)》英文版的中文翻译。 本书将介绍在复杂环境下的OpenCL和并行编程。这里的复杂环境包含多种设备架构,比如:多芯CPU,GPU,以及完全集成的加速处理单元(APU)。在本修订版中将包含OpenCL 2.0最新的改进: 共享虚拟内存(Shared virtual memory)可增强