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。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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