vnStat 2.13 版本发布:网络流量监控工具的重要更新
vnStat 是一款轻量级的网络流量监控工具,它能够记录并统计网络接口的流量数据,帮助用户了解网络使用情况。与许多其他流量监控工具不同,vnStat 不需要 root 权限即可运行,且资源占用极低,非常适合长期运行在服务器或嵌入式设备上。
主要更新内容
数据库合并功能
vnStat 2.13 版本引入了数据库合并功能,通过 --merge 参数实现。这一功能对于需要整合多个数据库文件的用户特别有用。例如,当用户更换服务器或需要合并不同时间段的数据时,可以直接将多个数据库文件合并为一个,保持数据的连续性和完整性。
数据库文件指定功能
新版本增加了 --db 参数,允许用户在执行查询时指定特定的数据库文件。这一改进使得 vnstat 和 vnstati 命令更加灵活,用户可以直接对指定的数据库文件进行操作,而不必依赖默认的数据库位置。
告警系统增强
在告警功能方面,2.13 版本通过 --alert 参数增加了退出状态码 2 的支持。这一改进使得用户能够更清晰地区分告警(状态码 2)和错误(状态码 1),便于在脚本中实现更精细的控制逻辑。
图像输出改进
示例 CGI 脚本(examples/vnstat.cgi)得到了显著改进:
- 移除了对
vnstat命令的依赖,提高了独立性和可移植性 - 增加了界面自定义选项,包括:
- 设置索引页每行显示的图像数量
- 选择索引页默认显示的图像输出类型
- 灵活控制哪些接口显示在索引页上,同时保持对特定接口页面的访问
技术细节与优化
HTML 输出修复
修复了图像输出中某些页面缺少 HTML body 标签的问题,确保了生成的网页符合标准,提高了兼容性。
数据库接口列表功能扩展
将 --dbiflist 功能扩展到了 vnstati 命令,提供了更一致的命令行体验,方便用户查询数据库中的接口列表。
界面风格统一
对示例 CGI 脚本的各个页面进行了风格统一,提升了用户体验。这种一致性的设计使得用户在不同页面间切换时能够获得连贯的视觉体验。
实际应用价值
vnStat 2.13 的这些改进特别适合以下场景:
- 系统管理员需要合并多个服务器的流量数据时
- 开发人员编写监控脚本需要区分告警和错误状态时
- 需要定制化流量监控网页界面的用户
- 在多接口环境中需要灵活控制显示内容的场景
新版本在保持原有轻量级特性的同时,大大增强了灵活性和功能性,使其成为网络流量监控领域更加强大的工具。对于长期使用 vnStat 的用户来说,2.13 版本提供了更多实用功能,值得升级。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0113
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00