Lovelace Auto Entities 1.14.5版本发布:性能优化与稳定性提升
Lovelace Auto Entities是Home Assistant生态中一个非常实用的自定义卡片组件,它能够根据用户定义的规则自动筛选和显示实体卡片。这个组件特别适合那些拥有大量智能家居设备的用户,可以大大简化仪表盘的配置工作。
版本亮点
最新发布的1.14.5版本带来了显著的性能改进和稳定性修复,主要归功于开发者@mrnerdhair的卓越贡献。这个版本在多个方面进行了优化,使得组件运行更加流畅,特别是在处理复杂过滤规则时表现更为出色。
性能优化
-
显著的速度提升:新版本对过滤处理流程进行了重构,使得几乎所有使用场景下的响应速度都得到了明显改善。这对于拥有大量实体或复杂过滤规则的用户来说尤其重要。
-
GUI编辑器优化:修复了在添加新过滤器时GUI编辑器变慢的问题。现在编辑器不再显示每一个实体,从而提高了编辑体验。
-
空卡片处理:确保空卡片能够正确隐藏,即使在基于Sections的新仪表板布局中也能正常工作。
问题修复
-
模板处理修复:
- 修复了
show_empty属性在模板中无法正常工作的问题 - 解决了模板中引号处理不当导致的错误
- 修复了多行模板可能导致的服务器性能下降问题
- 修复了
-
数值匹配修复:修正了数值类型实体在匹配过程中可能出现的问题,确保数值比较能够正确执行。
-
实体引用优化:新增了在
options中使用entity: this.entity_id的语法支持,虽然开发者并不推荐这种用法。
技术细节
对于开发者而言,这个版本在内部实现上做了重大调整:
- 重构了过滤处理的核心算法,减少了不必要的计算和内存消耗
- 优化了模板引擎的处理流程,特别是对复杂表达式的解析
- 改进了实体匹配机制,特别是对数值类型和特殊字符的处理
升级建议
虽然1.14.x系列带来了显著的性能改进,但由于底层改动较大,建议用户在升级后密切观察系统表现,特别是在老旧设备上的运行情况。如果遇到任何稳定性问题,可以考虑回滚到上一个稳定版本。
总结
Lovelace Auto Entities 1.14.5版本通过一系列的性能优化和问题修复,为用户提供了更加流畅和稳定的使用体验。特别是对于拥有大量智能家居设备的用户,这个版本将显著提升仪表板的响应速度。开发团队对反馈持开放态度,鼓励用户报告任何遇到的问题,以帮助进一步改进组件。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00