YOURLS 1.10.1版本发布:短链接系统的关键修复与优化
YOURLS(Your Own URL Shortener)是一款流行的开源短链接系统,允许用户搭建自己的URL缩短服务。作为一个轻量级且功能强大的工具,YOURLS提供了完整的API支持、详细的统计数据和插件扩展能力,广泛应用于个人博客、企业营销和技术项目中。
1.10.1版本核心改进
本次发布的1.10.1版本主要针对几个关键问题进行了修复,提升了系统的稳定性和用户体验。
插件沙箱异常修复
在1.10.0版本中,当用户尝试禁用某些插件时,系统会抛出沙箱异常。这个问题源于插件管理机制与沙箱安全环境的交互问题。1.10.1版本彻底解决了这一异常,确保插件禁用操作能够平滑执行,不会影响系统其他功能的正常运行。
统计日期计算修正
统计功能是YOURLS的重要特性之一,但之前的版本中存在日期计算错误的问题。这个问题会导致统计数据不准确,影响用户对链接使用情况的分析。新版本通过优化日期处理逻辑,确保了所有统计数据的准确性,特别是跨日、跨月和跨年的数据计算。
登录页面警告消除
1.10.1版本还修复了登录页面意外显示警告信息的问题。这个警告虽然不影响功能使用,但会给用户带来不必要的困扰。开发团队通过审查登录流程和错误处理机制,消除了这一干扰性警告,提升了用户体验。
移除不支持的Composer安装方式
随着项目的发展,一些旧的安装方式已经不再维护。1.10.1版本移除了通过Composer的不支持安装场景,简化了代码库,使项目维护更加集中和高效。这一变化不会影响标准安装方式的用户,仅影响那些尝试使用已被废弃的Composer安装流程的极少数情况。
技术细节与影响
对于开发者而言,这些修复涉及多个核心组件:
- 插件系统:改进了插件加载和卸载的生命周期管理
- 统计引擎:重构了日期处理逻辑,确保时区转换和日期计算的准确性
- 用户界面:优化了错误消息处理机制,避免不必要的信息显示
- 安装流程:清理了过时的安装路径,减少了维护负担
升级建议
对于正在使用1.10.0版本的用户,建议尽快升级到1.10.1版本,特别是那些依赖准确统计数据和频繁管理插件的用户。升级过程简单直接,只需替换文件即可,但建议在升级前进行数据库备份以防万一。
对于新用户,1.10.1版本提供了更加稳定和可靠的起点,是搭建新短链接服务的理想选择。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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