macFUSE 5.0.0发布:macOS文件系统开发框架的重大更新
macFUSE是一个允许开发者在macOS上创建自定义文件系统的开源框架。通过macFUSE,开发者可以轻松实现各种特殊用途的文件系统,如加密存储、网络文件系统、数据库文件系统等。近日,macFUSE团队发布了5.0.0版本,带来了多项重要改进和新特性。
实验性FSKit后端支持
macFUSE 5.0.0最引人注目的新特性是增加了对FSKit的实验性支持。FSKit是苹果在macOS 15.4及更高版本中引入的新文件系统框架,相比传统的VFS内核API,它提供了更现代、更高效的接口。
开发者现在可以通过挂载选项-o backend=fskit来指定使用FSKit作为后端。这一改变为未来的性能优化和新功能支持奠定了基础。值得注意的是,FSKit目前仍处于实验阶段,建议开发者同时测试两种后端以确保兼容性。
系统支持范围调整
随着macOS生态的发展,macFUSE 5.0.0决定放弃对macOS 10.9到10.15的支持,将最低系统要求提高到macOS 11。这一决策使得开发团队能够专注于现代macOS系统的特性和优化,同时也减少了维护旧版本系统的负担。
框架改进与Swift友好性
macFUSE框架在此版本中进行了多项改进,特别是增强了与Swift语言的互操作性。通过添加泛型和空值注解,使得Swift开发者能够更自然、更安全地使用macFUSE框架。这些改进减少了桥接代码的需求,提高了开发效率。
目录列表功能增强
新版本引入了一个重要的API增强:contentsOfDirectoryAtPath:includingAttributesForKeys:error:方法。这个新方法允许文件系统实现一次性返回目录项及其属性,为未来支持FUSE_READDIRPLUS功能奠定了基础。这一改进将显著提高某些场景下的性能,特别是当客户端需要同时获取目录内容和文件属性时。
参考文件系统更新
macFUSE 5.0.0配套更新了参考文件系统实现,为开发者提供了更现代、更完整的示例代码。这些参考实现展示了如何正确使用新API和最佳实践,是学习macFUSE开发的宝贵资源。
构建优化
开发团队还对构建脚本进行了优化,使得编译过程更加高效和可靠。这一改进虽然对最终用户不可见,但为macFUSE的持续开发和维护提供了更好的基础设施。
总结
macFUSE 5.0.0是一个重要的里程碑版本,它不仅引入了对现代macOS文件系统框架的支持,还通过多项API改进提升了开发体验。对于需要开发自定义文件系统的macOS开发者来说,这个版本提供了更强大的工具和更好的性能潜力。虽然FSKit支持仍处于实验阶段,但它代表了macFUSE未来的发展方向,值得开发者关注和测试。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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