ESP-DASH项目v4.0.9版本发布:全面支持RP2040与依赖库升级
ESP-DASH是一个基于ESP32/ESP8266的现代化仪表盘框架,它允许开发者快速构建功能丰富的Web界面来监控和控制物联网设备。该项目通过WebSocket实现实时数据交互,并提供了简洁易用的API接口。
核心变更概述
本次v4.0.9版本更新带来了多项重要改进,主要包括对RP2040系列微控制器的全面支持,以及关键依赖库的升级和切换。这些变更显著提升了框架的兼容性和稳定性。
依赖库的重大调整
开发团队做出了一个重要决策:正式将核心依赖从原有的ESPAsyncWebServer切换到ESP32Async组织维护的ESPAsyncWebServer版本。这一变更基于多个核心贡献者的共同决定,旨在统一维护版本,避免社区分裂。所有来自mathieu分支的功能改进都已合并到新版本中。
对于使用RP2040和RP2350微控制器的开发者,项目现在依赖RPAsyncTCP库。这一调整确保了在不同硬件平台上的稳定运行。
ArduinoJson版本升级
项目现在要求使用ArduinoJson库v7.3.0或更高版本。这一升级带来了更好的性能和更丰富的功能,同时也修复了之前版本中的一些已知问题。
RP2040系列全面兼容
本次更新的一个亮点是新增了对arduino-pico SDK的完整支持,这意味着ESP-DASH现在可以在RP2040和RP2350微控制器上无缝运行。这一扩展大大拓宽了框架的应用场景,为开发者提供了更多硬件选择。
升级建议
对于现有用户,建议彻底删除旧版本的ESPAsyncWebServer分支,并按照文档指引安装最新的ESP32Async/ESPAsyncWebServer版本及其依赖项。这一步骤对于确保项目的稳定运行至关重要。
总结
ESP-DASH v4.0.9通过依赖库的统一和硬件支持的扩展,进一步巩固了其作为物联网仪表盘解决方案的地位。这些改进不仅提升了框架的稳定性,也为开发者社区带来了更好的协作基础。对于计划在新项目中采用ESP-DASH的开发者,这个版本提供了更广泛的硬件兼容性和更可靠的依赖管理。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00