UniversalMediaServer 14.10.1版本发布:性能优化与稳定性提升
UniversalMediaServer(简称UMS)是一款功能强大的跨平台媒体服务器软件,它能够将用户的媒体内容(如视频、音乐、图片等)流式传输到各种设备上,包括智能电视、娱乐设备、移动设备等。UMS支持多种媒体格式,并提供实时转码功能,确保不同设备都能顺畅播放。
性能优化:显著提升浏览与扫描速度
在14.10.1版本中,开发团队对核心功能进行了深度优化,最显著的改进是大幅提升了浏览和扫描媒体库的速度。对于拥有大量媒体文件的用户来说,这一改进将带来更加流畅的使用体验。
媒体服务器在处理大型媒体库时,通常需要花费大量时间进行文件扫描和索引构建。UMS 14.10.1通过优化内部算法和数据处理流程,减少了不必要的系统开销,使得整个扫描过程更加高效。这种优化不仅体现在初始扫描阶段,在日常浏览媒体库时也能感受到明显的响应速度提升。
稳定性增强:修复关键问题
服务器崩溃问题修复
14.10.1版本解决了在浏览和扫描过程中可能导致服务器崩溃的问题。这类问题在之前的版本中可能会在特定条件下触发,特别是在处理某些特殊格式的媒体文件或网络连接不稳定时。通过修复这些潜在崩溃点,UMS现在能够提供更加稳定的服务。
网络流媒体转码支持改进
对于喜欢观看网络流媒体的用户,新版本改进了对网络流媒体转码的支持。这意味着当用户尝试播放来自网络的流媒体内容时,UMS能够更可靠地进行格式转换,确保内容能够在目标设备上正常播放。
Windows长路径支持完善
Windows系统对文件路径长度有255个字符的限制,这在处理深层嵌套目录结构时经常造成问题。UMS 14.10.1再次完善了对长路径的支持,确保即使文件路径超过传统限制,系统也能正确识别和处理这些文件。
架构调整:停止x86 Windows构建
考虑到现代计算环境的变化,开发团队决定停止提供x86架构的Windows版本。统计数据显示,仅有约0.1%的互联网用户仍在使用32位Windows系统。这一决策有助于开发团队集中精力优化主流平台版本,提高整体开发效率。不过,团队也表示会根据用户反馈考虑是否恢复这一构建版本。
多语言支持更新
UMS一直重视国际化支持,14.10.1版本通过Crowdin平台更新了多个语言的翻译:
- 保加利亚语翻译完成度达到41%
- 德语翻译完成度提升至88%
- 意大利语翻译完成度达到57%
这些更新使得非英语用户能够获得更好的本地化体验。
技术栈更新
为了保持项目的现代性和安全性,14.10.1版本更新了多个依赖项:
- 前端框架Mantine相关组件更新至7.16.3版本
- TypeScript更新至5.7.3
- Java运行时环境更新至17.0.14+10
- 移除了不再使用的java-properties-to-json依赖
这些更新不仅带来了性能改进和安全修复,也为未来的功能开发奠定了基础。
展望未来:v15版本开发进展
开发团队透露,v15版本正在稳步推进中,重点改进图形用户界面和支持集成功能。这些方面在之前的评测中常被指出为UMS的薄弱环节。团队计划不久后发布功能预览和截图,让用户提前了解即将到来的改进。
对于当前版本,14.10.1通过性能优化和稳定性修复,为用户提供了更加流畅和可靠的媒体服务体验。无论是家庭用户还是小型企业环境,这一版本都值得升级。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00