Xiaomi Home集成中Yeelight浴霸干燥模式的技术实现解析
2025-05-11 20:58:24作者:丁柯新Fawn
背景介绍
在智能家居领域,Yeelight品牌的浴霸设备因其高性价比和良好的兼容性受到许多用户青睐。近期在Xiaomi Home集成项目中出现了一个关于Yeelight浴霸设备(v10型号)干燥功能的技术问题,本文将深入分析该问题的技术背景和解决方案。
问题现象
用户在使用Xiaomi Home集成(v0.2.2版本)时发现,Yeelink.bhf_light.v10设备在米家APP中可以正常使用干燥功能,但在Home Assistant中却缺少对应的实体控制。具体表现为:
- 米家APP中存在干燥功能选项
- Home Assistant中无法直接控制干燥模式
- 通过MIOT Auto集成可以间接控制(选择Dry模式)
技术分析
根据设备的技术规范,Yeelight浴霸v10型号确实包含一个名为"Mode"的属性,该属性直接对应设备的干燥功能。问题根源在于:
- 实体转换规则不完整:早期版本的Xiaomi Home集成未完全实现该设备的模式转换
- 设备通信机制缺陷:部分Yeelight浴霸存在状态上报不及时的问题
解决方案
Xiaomi Home集成在v0.2.3版本中已修复此问题,具体改进包括:
- 完整实现了climate实体的preset mode功能
- 新增了对浴霸设备各种模式(包括干燥模式)的支持
升级后,用户可以通过以下步骤恢复功能:
- 将Xiaomi Home集成升级至v0.2.3或更高版本
- 重启Home Assistant服务
- 在集成配置中勾选"更新实体转换规则"选项
进阶使用技巧
对于希望实现一键控制干燥模式的用户,可以通过Home Assistant的模板功能实现自动化控制。例如创建一个template switch,将climate实体的preset mode设置为"Dry"即可实现干燥模式的快捷开关。
注意事项
需要注意的是,由于部分Yeelight浴霸设备的固件限制,可能会出现以下情况:
- 通过米家APP控制设备后,Home Assistant中的状态可能不会立即更新
- 设备状态同步可能存在延迟
这些问题属于设备端的固件限制,集成层面无法完全解决。建议用户在使用时注意状态同步,必要时可手动刷新设备状态。
总结
通过Xiaomi Home集成的持续更新,Yeelight浴霸设备的完整功能已得到良好支持。用户只需保持集成版本更新,即可获得最佳的使用体验。对于有特殊需求的用户,还可以结合Home Assistant强大的自动化功能,实现更加个性化的智能控制方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
138
169
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
710
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
616
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
197
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460