Winget-AutoUpdate 快速入门及实践指南
项目介绍
Winget-AutoUpdate(简称WAU) 是一个基于Windows Package Manager(翼状物,Winget)的服务化解决方案,目标是简化第三方应用程序的自动更新流程,无需用户手动干预或复杂的脚本配置。通过Microsoft Intune集成,管理员可以轻松配置、控制软件更新策略,实现白名单/黑名单管理,确保企业环境下用户的软件始终维持在最新状态。此项目特别适合追求自动化管理和维护软件版本一致性的组织。
项目快速启动
安装步骤
-
下载最新发布版: 首先,访问最新发布的WAU-Configurator,下载
WAU-Configurator.zip文件。 -
解压并运行配置器: 解压缩下载的文件,找到并双击运行
WAU Configurator.exe。 -
配置设置: 在配置器中,您可以定制更新策略,例如添加要排除更新的应用到黑名单中,或调整更新频率等。
-
部署: 对于企业环境,可以通过单个MSI文件进行简易部署,或者通过Microsoft Intune推送配置,自动完成部署和配置。
示例命令(用于高级用户):
# 自动安装但不运行Winget-AutoUpdate且禁用自动更新检查
.\Winget-AutoUpdate-Install.ps1 -Silent -DoNotUpdate -DisableWAUAutoUpdate
应用案例与最佳实践
- 企业级更新管理:利用WAU,IT管理员可以统一管理所有客户端软件的更新,避免因不同软件版本引起的兼容性问题。
- 个性化更新策略:创建特定的更新规则,如仅在工作日更新,或对关键业务软件采用严格的白名单制度。
- 自动通知机制:更新完成后,系统自动通知用户,保证透明度,同时也可避免打扰用户正常工作流。
最佳实践
- 定期审查配置:随着软件环境的变化,定期检查和调整黑白名单,确保策略的有效性和安全性。
- 测试新版本:在大规模部署前,对关键应用的新版本在有限范围内进行测试,以确认其稳定性。
典型生态项目
Winget-AutoUpdate的生态系统紧密围绕Windows Package Manager构建,因此它可以无缝配合其他基于Winget的工具和方案。例如,结合Microsoft Intune使用时,允许政策驱动的精细管理,实现了软件包的集中控制与自动化更新流程。开发者和IT管理者还可以探索如何将WAU与其他Azure AD、MDM(移动设备管理)解决方案集成,以进一步增强企业的端点管理能力。
通过上述指南,您现在应该能够快速上手并利用Winget-AutoUpdate来优化您的软件更新流程,无论是个人还是企业环境,都能从中受益于自动化带来的便利和效率提升。记得在实际操作中,参考最新的官方文档以获取最新信息和技术支持。
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