SD Maid SE v1.4.11-rc0 版本深度解析:存储清理与自动化增强
SD Maid SE 是一款专注于Android设备存储清理与管理的专业工具,其最新发布的v1.4.11-rc0版本带来了一系列针对存储清理和自动化操作的增强功能。作为Android系统维护领域的专业工具,SD Maid SE通过深度扫描和智能清理机制,帮助用户有效管理设备存储空间,同时提供自动化功能简化日常维护工作。
存储清理功能增强
本次更新在应用清理模块中新增了对Mintegral SDK隐藏缓存的检测能力。Mintegral作为移动广告平台,其SDK常会在设备上留下大量缓存文件,新版SD Maid SE能够精准识别这些隐藏的广告缓存,为用户释放更多存储空间。
针对崩溃报告处理,v1.4.11-rc0版本扩展了对Crashlytics v2的支持。Crashlytics是广泛使用的崩溃报告工具,新版优化了其生成的崩溃日志文件的识别和清理逻辑,确保在清理无用文件的同时保留重要的诊断信息。
在Android 13及以上版本中,存储条目查找器(StorageEntryFinder)得到了显著改进。这一优化使得SD Maid SE能够更高效地扫描和识别存储中的各类文件,特别是在处理大型存储设备时性能提升明显。
特殊设备兼容性提升
针对特定设备厂商的ROM,本次更新做了多项适配工作。新增了对OUKITEL ROM类型的完整支持,包括其特有的存储管理机制。同时扩展了对DOOGEE设备的兼容性处理,确保在这些设备上能够正常执行各类清理操作。
特别值得注意的是,新版增加了对MIUI安全中心缺少GET_USAGE_STATS权限的检测机制。这一改进解决了在部分小米设备上因权限配置异常导致的清理功能受限问题。
自动化功能强化
自动化模块在本版本中获得了多项重要更新。首先引入了AutomationTimeoutException和AutomationBadTokenException两种专用异常类型,使自动化任务的错误处理更加精准和专业。这些改进不仅提升了自动化流程的稳定性,也为用户提供了更清晰的错误反馈。
针对窗口标签搜索功能进行了优化,增强了对不同语言环境(包括含有零宽空格ZWSP的情况)的处理能力。这一改进使得自动化脚本在不同区域设置的设备上都能可靠地识别和操作目标窗口。
底层架构与稳定性改进
在底层架构方面,v1.4.11-rc0版本完成了ROM类型系统的重构工作,使设备识别和适配逻辑更加模块化和可维护。同时更新了多项核心依赖库,包括将WorkManager升级至2.10.1版本,解决了后台更新时可能出现的崩溃问题。
针对Android TV设备运行Android 13+的情况,新版优化了存储权限请求策略,确保在这些设备上能够正确获取MANAGE_EXTERNAL_STORAGE权限。此外,通过检查DocumentsUI版本号来确定存储访问框架(SAF)授权能力的机制,提升了在各类设备上的兼容性。
用户体验优化
在用户界面方面,修复了俄语环境下最小文件年龄输入的显示问题,并支持阿拉伯语环境下手动输入文件大小。这些本地化改进使SD Maid SE在全球范围内的用户体验更加一致和友好。
针对Android 16 Beta Q1系统,特别优化了"清除缓存"按钮的查找逻辑,确保在新系统版本上清理功能依然可靠。同时改进了随机屏幕导航时的稳定性,减少了操作过程中的意外崩溃。
总结
SD Maid SE v1.4.11-rc0版本通过深度优化存储清理算法、增强特殊设备兼容性、强化自动化功能以及改进底层稳定性,为Android设备维护提供了更专业、更可靠的解决方案。这些改进不仅提升了核心功能的执行效率,也扩展了工具在不同设备和环境下的适用性,体现了开发团队对产品质量和用户体验的持续追求。
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