SD Maid SE v1.4.6-rc0 版本发布:优化存储清理与权限管理
项目简介
SD Maid SE 是一款专注于 Android 设备存储清理与管理的工具,由开源社区 d4rken-org 维护。作为专业级存储管理助手,它提供了包括应用清理、重复文件查找、系统垃圾清理等多项功能,帮助用户高效管理设备存储空间。最新发布的 v1.4.6-rc0 版本主要针对权限管理和特定系统兼容性问题进行了优化。
核心改进
1. 应用清理器的权限处理优化
新版本改进了对 USAGE_STATS 权限缺失情况的处理机制。当用户未授予该权限时,应用清理器能够更优雅地降级运行,而非直接崩溃或功能异常。这一改进特别针对 Android 系统的应用使用统计权限,该权限对于准确识别和清理不常用应用缓存至关重要。
2. 重复文件查找器的路径选择修复
修复了当用户选择公共存储根目录作为自定义搜索路径时可能出现的错误。这一改进使得在外部存储设备(如SD卡)的根目录执行重复文件扫描时更加稳定可靠,避免了因路径解析问题导致的操作中断。
3. HyperOS1 系统的兼容性增强
针对小米 HyperOS1(版本代号 V816)系统,优化了基于 Android 清理服务(ACS)的缓存删除功能。这一调整解决了特定系统环境下缓存清理可能失败的问题,确保了在不同 Android 衍生系统上的功能一致性。
用户体验提升
1. 应用控制模块的引导优化
新增了设置项受限状态的明确提示。当某些功能因初始化步骤未完成而受限时,系统会清晰展示相关提示,帮助用户理解功能限制原因并引导完成必要设置。这一改进显著降低了用户的学习成本,使功能使用更加直观。
技术价值分析
本次更新虽然看似小版本迭代,但体现了开发团队对以下几个技术方向的重视:
- 健壮性设计:通过改进异常处理机制,增强了应用在非理想环境下的稳定性
- 系统兼容性:持续跟进各种 Android 衍生系统的特性变化,确保核心功能全覆盖
- 用户体验:通过明确的引导提示,降低工具使用门槛,提升用户满意度
适用场景建议
该版本特别适合以下用户群体:
- 使用小米 HyperOS1 系统的设备拥有者
- 经常需要清理大型外部存储设备的用户
- 注重应用权限管理的隐私意识用户
总结
SD Maid SE v1.4.6-rc0 版本通过一系列精细化的改进,进一步巩固了其作为专业 Android 存储管理工具的地位。从底层权限处理到上层用户交互,本次更新体现了开发团队对产品质量的持续追求。对于追求高效设备管理的 Android 用户而言,这一版本值得关注和升级。
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