UI-Lovelace-Minimalist项目中天气组件适配新版Home Assistant的解决方案
背景介绍
在Home Assistant 2024.4版本中,开发团队对天气实体(weather entity)进行了重大变更,移除了原有的forecast属性,转而采用新的weather.get_forecasts服务来获取天气预报数据。这一变更影响了众多依赖该属性的前端组件,包括UI-Lovelace-Minimalist项目中的天气弹窗功能。
问题分析
UI-Lovelace-Minimalist项目中的popup_weather_forecast弹窗组件原本直接调用天气实体的forecast属性来显示预报信息。随着2024.4版本的发布,这一直接访问方式已不再可用,导致组件无法正常显示天气预报数据。
技术解决方案
针对这一变更,我们可以通过创建模板传感器(template sensor)来桥接新旧数据格式,保持前端组件的兼容性。以下是具体实现方案:
template:
- trigger:
- platform: time_pattern
hours: /6
action:
- service: weather.get_forecasts
data:
type: daily
target:
entity_id: weather.aemet
response_variable: forecast_daily
sensor:
- name: Weather Forecast Daily
unique_id: weather_forecast_aemet_daily
state: "{{ states('sensor.aemet_condition') }}"
attributes:
forecast: "{{ forecast_daily['weather.aemet'].forecast }}"
方案详解
-
触发器设置:使用time_pattern触发器每6小时自动更新一次数据,确保预报信息的时效性。
-
服务调用:通过weather.get_forecasts服务获取最新的天气预报数据,指定type为daily表示获取每日预报。
-
目标指定:target参数明确指定要获取哪个天气实体的预报数据。
-
变量存储:将服务返回的结果存储在forecast_daily变量中。
-
传感器创建:构建一个模板传感器,其中:
- state保持与原始天气条件传感器一致
- attributes中添加forecast属性,从服务返回数据中提取所需预报信息
前端配置调整
完成传感器创建后,只需在UI-Lovelace-Minimalist的配置中将ulm_weather指向新创建的传感器即可:
ulm_weather: "sensor.aemet"
技术优势
-
向后兼容:该方案无需修改前端组件代码,保持了现有UI的完整性。
-
数据缓存:通过传感器缓存预报数据,减少对天气服务的直接调用。
-
灵活更新:可根据需要调整更新频率,平衡数据新鲜度和系统负载。
-
可扩展性:同样的模式可应用于其他需要预报数据的场景。
注意事项
-
确保Home Assistant版本确实为2024.4或更高,旧版本可能不支持新的服务调用方式。
-
根据实际天气实体名称调整配置中的weather.aemet和sensor.aemet_condition。
-
对于需要小时级预报的场景,可将type参数改为hourly并相应调整更新频率。
-
在多天气实体情况下,需要为每个实体创建对应的传感器桥接。
这一解决方案有效解决了新版Home Assistant中天气组件兼容性问题,为用户提供了平滑的升级过渡方案。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00HunyuanWorld-Mirror
混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03Spark-Scilit-X1-13B
FLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00GOT-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).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









