privacy.sexy 0.13.7版本发布:Windows脚本优化与隐私保护增强
privacy.sexy是一个专注于系统隐私保护和安全性优化的开源工具,它通过生成可执行的脚本帮助用户快速配置系统隐私设置。该项目支持Windows、macOS和Linux平台,提供了丰富的脚本选项来禁用不必要的系统功能、优化隐私设置以及移除潜在的安全风险。
核心改进
本次0.13.7版本主要针对Windows平台的隐私保护功能进行了多项重要优化:
Windows Defender管理增强
新版本对Windows Defender组件进行了更细致的分类管理,新增了核心服务禁用选项,解决了之前版本中服务管理不彻底的问题。通过更精确的控制,用户现在可以更有选择性地禁用Defender的各项功能,而不必完全关闭整个安全防护体系。
钓鱼防护与隐私设置
新增了钓鱼保护(Phishing Protection)禁用选项,这是Windows系统中一个常被忽视但可能影响隐私的功能。同时修复了Edge和Chrome浏览器隐私配置中的错误设置,确保浏览器层面的隐私保护更加准确可靠。
系统组件清理
版本引入了CLSID/COM对象移除功能,能够更彻底地清理系统残留组件。此外还增加了多个之前遗漏的系统应用禁用选项,使系统精简更加全面。
技术架构优化
在编译器层面,新版本增加了行长度验证机制,确保生成的脚本符合最佳实践。同时改进了编译输出信息,使开发者能够更清晰地了解脚本验证结果。
桌面应用改进
针对macOS用户,修复了自动更新后文件残留的问题。现在应用会正确清理更新过程中产生的临时文件,避免占用不必要的存储空间。对于之前版本可能遗留的更新文件,官方提供了清理命令建议。
开发者体验
项目已升级至TypeScript 5.5并启用了更严格的类型检查(noImplicitAny),提高了代码质量。同时更新了Sass和Vite等核心依赖,解决了相关弃用警告。
总结
privacy.sexy 0.13.7版本通过多项Windows脚本优化和隐私保护增强,为用户提供了更全面、更可靠的系统隐私配置方案。无论是普通用户还是技术爱好者,都能通过这些改进获得更好的隐私保护体验。项目的持续更新也展现了开发团队对系统隐私保护领域的深入理解和专业态度。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
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
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00