GetStoreApp 5.4.129.0 版本技术解析与更新要点
GetStoreApp 是一个专注于 Windows 应用商店管理的实用工具,它为用户提供了便捷的应用获取和管理功能。该项目采用了现代化的 Windows 开发技术栈,包括 WinUI 3 和 Windows App SDK 等前沿框架,旨在为 Windows 用户提供更好的应用商店体验。
核心框架升级
本次 5.4.129.0 版本带来了多项重要的框架升级,这些升级不仅提升了应用的稳定性和性能,也为未来功能的扩展奠定了基础。
Windows App SDK 升级至 1.6.4 版本
项目将 Windows App SDK 从之前的版本升级到了 1.6.250108002(1.6.4)。这一升级带来了多项改进:
- 性能优化:新版本对 UI 渲染和内存管理进行了优化,使得应用运行更加流畅
- API 增强:提供了更多现代化的 Windows API 访问方式
- 稳定性提升:修复了多个已知问题,减少了应用崩溃的可能性
WebView2 控件升级
Microsoft.Web.WebView2 组件升级到了 1.0.2957.106 版本,这一更新为应用带来了:
- 更现代的网页渲染引擎
- 改进的 JavaScript 互操作性
- 增强的安全特性
- 更好的内存管理
包管理器组件更新
Microsoft.WindowsPackageManager.ComInterop 更新到了 1.10.230-preview 版本,这一组件负责与 Windows 包管理器交互,更新内容包括:
- 更稳定的包管理操作
- 新增的 API 功能
- 改进的错误处理机制
系统兼容性调整
本次更新对系统要求进行了重要调整,将最低支持版本从 Windows 10 19041 提升至 Windows 11 22000。这一变更主要基于以下技术考量:
- 动态依赖项支持:项目采用了 MSIX 动态依赖项技术来解决 WinUI 3 和 WinUI 2 框架间的冲突,该技术需要 Windows 11 21H2(22000)及以上版本才能完全支持
- 现代化特性利用:新版本 Windows 提供了更多现代化 API 和系统特性,能够更好地支持应用的功能需求
- 安全性增强:新版本 Windows 提供了更完善的安全机制,有利于保护用户数据安全
安装方式详解
GetStoreApp 提供了两种主要的安装方式,满足不同用户的需求:
MSIXBUNDLE 安装方式
- 下载获取应用安装包文件
- 确保系统已开启开发人员模式(非开发者可选择仅开启侧载应用功能)
- 安装所有必要的依赖组件
- 将证书安装到受信任的根证书颁发机构存储
- 运行安装包完成安装
PowerShell 脚本安装方式
- 下载并解压应用压缩包
- 右键运行安装脚本
- 按照脚本提示完成安装过程
对于可能遇到的 PowerShell 执行策略限制问题,可以通过指定执行策略绕过的方式运行脚本,确保安装顺利进行。
技术实现亮点
- 现代化 UI 框架:采用 WinUI 3 构建用户界面,提供流畅的视觉效果和现代化的交互体验
- 模块化设计:通过动态依赖项技术实现框架的灵活加载,优化应用体积和性能
- 安全机制:严格的证书验证机制确保应用来源可信,保护用户系统安全
- 跨架构支持:同时支持 x86、x64 和 ARM64 架构,覆盖各种 Windows 设备
开发者建议
对于希望基于类似技术栈开发的开发者,可以从 GetStoreApp 的实现中学习到:
- 如何正确处理 WinUI 3 和 UWP 组件的共存问题
- 动态依赖项技术的实际应用场景和实现方式
- 现代化 Windows 应用的分发策略和安装流程设计
- 多架构支持的实现方法
本次更新标志着 GetStoreApp 在技术架构上的又一次重要演进,通过采用最新的 Windows 开发技术和框架,为用户提供了更稳定、更安全的应用体验。同时,系统要求的提升也反映了 Windows 开发生态向现代化平台的迁移趋势。
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。C091
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-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
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00