Olares 1.11.5 版本发布:SMB挂载与SSH访问功能升级
Olares是一个面向开发者和技术爱好者的开源项目,它提供了一个集成的开发环境和工具链,旨在简化复杂应用程序的部署和管理。该项目特别注重用户体验和系统性能,通过容器化和微服务架构,为用户提供了一个灵活且高效的开发平台。
在最新发布的1.11.5版本中,Olares团队带来了一系列令人兴奋的新功能和改进,这些更新将进一步增强平台的实用性和易用性。让我们深入了解一下这个版本的主要亮点。
SMB挂载支持
1.11.5版本引入了对SMB协议的支持,这意味着用户现在可以将网络存储设备(如Synology NAS)直接挂载到Olares系统中。这项功能的实现基于对Linux内核SMB客户端模块的优化配置,去除了不必要的块大小参数,转而采用系统默认值以获得最佳性能。
在实际应用中,这项功能使得开发团队能够轻松访问集中存储的设计资源、代码库或数据集,而无需复杂的文件同步过程。对于使用NAS作为中央存储的企业环境,这大大简化了工作流程。
SSH远程访问集成
新版本在Control Hub应用中增加了SSH终端功能,允许用户直接通过Web界面访问主机系统的命令行。这一功能实现基于对节点shell环境的智能检测和处理,无论是bash还是其他shell都能良好支持。
对于开发者而言,这意味着调试和系统管理变得更加便捷。无需额外配置SSH客户端或记住复杂的连接参数,所有操作都可以在统一的Web界面中完成,特别适合需要频繁进行系统维护的场景。
性能优化与网络改进
1.11.5版本在多个层面进行了性能优化:
- 网络传输方面,通过增加ingress的客户端body缓冲区大小,提升了大数据量传输的稳定性
- 文件操作性能得到改善,特别是针对大文件的上传和处理
- CDN服务器选择算法优化,系统现在能自动选择地理位置最近的升级服务器
- 网络策略调整,为应用服务提供了更灵活的出站端口控制
这些改进使得资源密集型应用(如AI模型训练环境ComfyUI)的运行更加流畅,文件传输速度也有显著提升。
搜索功能增强
文件搜索功能在本版本中获得了多项优化:
- 搜索算法改进,提高了结果的相关性和准确性
- 高亮显示优化,使匹配内容更加醒目
- 性能提升,特别是针对大型文件库的搜索响应更快
这些改进使得在庞大项目文件中快速定位所需内容变得更加高效。
多设备体验优化
1.11.5版本针对不同设备类型提供了差异化的用户体验:
- 手机访问时自动切换到移动优化界面
- 平板设备则展示完整的桌面界面
- 登录流程针对移动设备进行了特别优化
这种自适应的设计确保了用户无论使用何种设备都能获得最佳的操作体验。
系统稳定性改进
除了新功能外,1.11.5版本还包含多项稳定性修复:
- 修复了应用安装过程中因系统重启导致的取消操作失效问题
- 解决了异步上传时文件大小限制的错误处理
- 改进了升级过程中的文件服务器检测机制
- 修正了反向代理配置的动态应用问题
这些修复使得系统在各种边缘情况下都能保持稳定运行。
开发者工具更新
配套工具链也获得了同步更新:
- 知识库系统升级到v0.1.64
- 下载组件更新至v0.0.19
- 核心库@bytetrade/core升级到v0.3.76
这些更新为开发者提供了更强大的功能和更完善的API支持。
总结
Olares 1.11.5版本通过引入SMB挂载和SSH访问等实用功能,显著扩展了平台的应用场景。配合全面的性能优化和稳定性改进,这个版本为开发者提供了一个更加强大、可靠的工作环境。无论是个人开发者还是企业团队,都能从这些改进中受益,提高开发效率和系统可靠性。
对于现有用户,升级到1.11.5版本将带来更流畅的体验;对于新用户,这个版本提供了更完整的功能集,是开始使用Olares的理想选择。随着项目的持续发展,我们可以期待未来会有更多创新功能的加入。
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