Akaunting 3.1.15版本发布:财务管理系统新特性与优化
Akaunting是一款开源的在线会计和财务管理系统,专为中小企业和自由职业者设计。该系统采用模块化架构,提供发票、费用、银行交易、报表等核心财务管理功能,同时支持多语言和多币种操作。Akaunting以其简洁的用户界面和强大的功能集,成为许多用户管理财务的首选工具。
新增功能亮点
文档显示堆栈优化
3.1.15版本引入了全新的文档显示堆栈机制,这一改进显著提升了用户在处理大量文档时的浏览体验。新堆栈设计采用更高效的渲染方式,使得文档列表的加载速度更快,特别是在包含大量附件或复杂格式的情况下表现尤为突出。
文档项目数学运算支持
本次更新为文档项目添加了数学运算功能,用户现在可以直接在数量字段执行加减乘除等基本运算。例如,当需要调整某个项目的数量时,可以直接输入"10+5"或"20*0.9"这样的表达式,系统会自动计算结果并更新字段值。这一特性大大简化了需要频繁调整数量的场景,如库存管理或批量订单处理。
功能改进与优化
文档导入导出字段更新
开发团队对文档导入导出功能进行了细致优化,更新了相关字段以提供更完整的数据交换能力。现在用户可以在导入导出过程中处理更多类型的文档属性,确保数据迁移的完整性和准确性。这一改进特别适合需要定期与外部系统交换数据的用户。
多语言支持增强
通过集成最新的Crowdin翻译,Akaunting 3.1.15进一步提升了多语言支持的质量和覆盖范围。系统界面和文档现在支持更多语言的准确翻译,为全球用户提供更本地化的使用体验。
关键问题修复
折扣计算逻辑修正
针对用户反馈的折扣计算问题,本版本彻底重构了全局折扣的计算方法。新的计算逻辑更加精确,能够正确处理各种折扣场景,包括百分比折扣、固定金额折扣以及组合折扣等情况,确保财务计算的准确性。
日期筛选器优化
修复了财务起始日期相关的筛选问题,现在日期过滤器能够正确识别和尊重用户设置的财务年度起始日期。这一修复确保了报表和统计数据的时序准确性,特别是在跨年度的财务分析中尤为重要。
文档项目搜索功能修复
解决了文档项目搜索功能在某些情况下被意外禁用的问题。现在用户可以随时使用搜索功能快速定位特定项目,提高了处理大型文档时的效率。
导入路由问题解决
修复了导入功能中存在的路由问题,现在各种类型的导入操作都能正确指向目标处理程序,避免了因路由错误导致的数据处理失败。
年度统计显示修正
针对仪表板中"本年"统计数据显示不正确的问题进行了修复,现在系统能够准确计算和显示当前财政年度的各项财务指标,为用户提供可靠的决策依据。
文档导入费用问题
修正了文档导入过程中项目费用信息处理的问题,现在导入的文档能够正确保留和显示各项费用设置,确保了财务记录的完整性。
Akaunting 3.1.15版本通过这些新增功能、优化改进和问题修复,进一步提升了系统的稳定性、易用性和功能性,为用户的财务管理提供了更加可靠和高效的工具支持。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
pc-uishopTNT开源商城系统使用java语言开发,基于SpringBoot架构体系构建的一套b2b2c商城,商城是满足集平台自营和多商户入驻于一体的多商户运营服务系统。包含PC 端、手机端(H5\APP\小程序),系统架构以及实现案例中应满足和未来可能出现的业务系统进行对接。Vue00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01