SystemInformation库在Windows 11上获取WiFi连接信息的问题分析
SystemInformation是一个功能强大的Node.js库,用于获取系统信息。近期发现该库在Windows 11系统上获取WiFi连接信息时存在一个兼容性问题,本文将详细分析该问题及其解决方案。
问题现象
在Windows 11系统中,使用SystemInformation库的wifiConnections()方法返回空数组,而wifiNetworks()方法却能正常返回所有可用的WiFi网络信息。这使得开发者无法直接获取当前系统连接的WiFi网络信息。
问题根源
经过深入分析,发现问题出在Windows 11系统中netsh命令的输出格式变化上。SystemInformation库内部使用netsh wlan show interfaces命令来获取WiFi连接信息,但在Windows 11中,BSSID字段的标签从"BSSID"变成了"AP BSSID"。
技术细节
在Windows 10及更早版本中,netsh命令输出的BSSID字段格式为:
BSSID : xx:xx:xx:xx:xx:xx
而在Windows 11中,相同的字段显示为:
AP BSSID : xx:xx:xx:xx:xx:xx
SystemInformation库原本只解析"BSSID"标签,因此无法识别Windows 11中的"AP BSSID"标签,导致无法正确解析当前连接的WiFi信息。
解决方案
SystemInformation库已在5.23.13版本中修复了此问题。修复方案是同时支持解析"BSSID"和"AP BSSID"两种标签格式:
const bssid = util.getValue(lines, 'BSSID', ':', true) || util.getValue(lines, 'AP BSSID', ':', true);
验证方法
开发者可以通过以下方式验证问题是否已解决:
- 升级到SystemInformation 5.23.13或更高版本
- 在Windows 11系统上运行以下代码测试:
const si = require('systeminformation');
async function main() {
const wifis = await si.wifiConnections();
const wifisNet = await si.wifiNetworks();
console.log(wifis, "wifi connections");
console.log(wifisNet, "wifi networks");
}
main();
- 也可以直接在PowerShell中运行
netsh wlan show interfaces命令,查看输出格式
总结
这个案例展示了操作系统版本更新可能带来的API兼容性问题。SystemInformation库通过增加对新标签的支持,很好地解决了Windows 11下的WiFi连接信息获取问题。开发者在使用系统信息相关库时,应当注意操作系统版本差异可能带来的影响,并及时更新依赖库版本以获得最佳兼容性。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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