新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

ToastFish 完整指南:用 Windows 通知栏快速免费背单词

发布时间:2026/11/9 16:54:47来源:尧图网络
ToastFish 完整指南:用 Windows 通知栏快速免费背单词
ToastFish 完整指南用 Windows 通知栏快速免费背单词【免费下载链接】ToastFish一个利用摸鱼时间背单词的软件。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/to/ToastFishWindows 10 及以上系统右下角弹出的通知不止能用来提醒日程。开源免费背单词工具 ToastFish 把这类系统通知变成了单词推送入口单词卡片直接以通知形式出现在屏幕角落无需打开专门窗口适合在办公、上课等不方便长时间离开桌面的场景里利用碎片时间学习。软件采用 MIT 协议开源完全免费。三个核心操作完成上手词库选择先选对方向启动软件后第一步是点选择词库。程序内置了英语、日语、五十音等方向的内容日语五十音还附带逐音节的真人发音资源位于仓库 Resources/Goin/ 目录下。根据自己的学习目标选一类即可无需额外导入。每日数量5–15 个最稳词库选定后设置本次背诵的单词数量。日常摸鱼式学习建议每天 5–15 个数量太小积累慢太大则单次通知过多、容易打断工作节奏。一键开始单词卡推送到通知栏点击开始后程序会按顺序把单词、释义、例句等内容逐条推送到系统通知栏。每张卡片停留时间受系统通知设置控制瞥一眼即可完成阅读整个过程不占用主屏幕焦点。记忆强化测试、复习与自定义背诵后测试选择题即时检验一轮推送结束后会自动进入测试环节通过选择题形式检验刚才背过的单词。答对与否会影响复习间隔——软件内部基于 SM-2 系列间隔重复算法安排卡片节奏参考 Model/SM2plus/答错的词会更快回到你的视野里。一键导入历史学习记录每次点击开始程序都会把本次背诵内容生成为 xlsx 文件保存在安装目录的 Log 文件夹下。隔一段时间后对同一批词不熟了直接在主界面点导入单词选中对应的记录文件即可重新推送一遍适合用来集中攻克容易遗忘的词。用 Excel 模板自定义单词内容内置词库里没有想要的词可以自己构建列表按 Resources/自定义模板.xlsx 的格式填写单词、释义、例句等列再走导入自定义单词入口ToastFish 就会把你自己的内容当作推送素材。用得顺畅的技巧与常见问题通知停留时间太短到系统设置 → 轻松使用 → 显示 → 通知显示的时间里延长停留时长给阅读留出空间。英语发音异常或闪退先到系统设置里下载并安装英语语音包再重启软件即可解决。系统要求仅支持 Windows 10 及以上Win7 与 Mac 没有对应的 Win10 通知栏暂不支持。保持记录安全Log 目录下的 xlsx 学习记录建议定期备份或归档需要长期复习时可以直接用导入功能复用。随系统就绪程序支持开机自启Model/StartWithWindows/可以配合定时习惯让推送在你常摸鱼的时段自动进行。收尾把选词库、设数量、点开始这三步固定下来每天 5–15 个单词的通知推送足够轻量。想加深记忆时用背诵后测试和导入历史记录做第二轮词库覆盖不到的部分再用 Excel 模板补齐。现在就把 ToastFish 装进日常碎片时间里让每一轮通知都算数。【免费下载链接】ToastFish一个利用摸鱼时间背单词的软件。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/to/ToastFish创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
网站建设高端定制企业官网
RELATED

相关资讯

更多精彩内容,欢迎继续阅读

较早相关资讯

最新相关资讯

【外设】之大彩串口显示屏 2026/11/10 4:49:37

【外设】之大彩串口显示屏

大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…

阅读更多 →
无法下载Windows系统iso文件 2026/11/9 8:37:19

无法下载Windows系统iso文件

当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:

阅读更多 →
【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解 2026/11/9 8:37:19

【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解

📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…

阅读更多 →
Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ... 2026/11/10 1:10:29

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ...

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…

阅读更多 →
PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction 2026/11/9 8:37:18

PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction

一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…

阅读更多 →
LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model 2026/11/9 8:37:18

LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…

阅读更多 →

今日资讯

本周资讯

本月资讯

看完文章仍有疑问?

联系尧图顾问,获取一对一建站咨询

立即免费咨询 📞 400-888-8888
📞 ✉