MidScene v0.14.3 版本发布:Android 屏幕尺寸处理优化与安全增强
MidScene 是一个专注于移动端场景化测试的开源项目,它通过构建真实用户操作场景来帮助开发者进行自动化测试和性能评估。该项目特别注重在 Android 平台上的表现,提供了丰富的功能来支持各种用户交互场景。
核心改进
Android 屏幕尺寸处理优化
本次版本在 Android 平台上实现了自定义方法来获取屏幕尺寸,并对尺寸处理逻辑进行了简化。这一改进主要解决了以下问题:
- 
更精确的屏幕尺寸获取:通过实现自定义方法,避免了系统原生 API 在某些设备上可能返回不准确尺寸的问题。
 - 
简化处理逻辑:重构了尺寸处理流程,减少了不必要的计算和转换步骤,提高了性能。
 - 
更好的兼容性:新的实现方式能够更好地适应不同分辨率和屏幕密度的 Android 设备。
 
对于开发者而言,这意味着在使用 MidScene 进行 Android 测试时,能够获得更准确的屏幕尺寸信息,从而确保测试场景的精确构建。
YAML 配置支持非标准 HTTPS
在测试环境中,经常会遇到使用自签名证书或非标准 HTTPS 的情况。v0.14.3 版本在 YAML 配置中增加了对非标准 HTTPS 连接的支持,这一特性特别适合以下场景:
- 
本地开发测试:当测试环境使用自签名证书时,不再需要手动绕过证书验证。
 - 
内部测试环境:在企业内部测试环境中,可以更方便地配置 HTTPS 端点。
 - 
快速原型验证:在快速验证阶段,可以暂时忽略证书安全问题,专注于功能测试。
 
需要注意的是,这一特性应谨慎在生产环境中使用,仅推荐在受控的测试环境中启用。
其他改进
Android 模式验证增强
在 AndroidAgent 构造函数中增加了对 VL-Model 模式的验证,这一改进确保了:
- 
更早的错误检测:在初始化阶段就能发现配置问题,而不是在运行时才暴露。
 - 
更清晰的错误提示:当模式配置不正确时,会给出明确的错误信息,便于开发者快速定位问题。
 
文档完善
本次更新还包含了针对 Android 平台使用的文档补充,涵盖了:
- 
基础配置指南:如何设置和运行 Android 测试场景。
 - 
最佳实践:针对不同测试场景的推荐配置。
 - 
常见问题解答:解决开发者在使用过程中可能遇到的典型问题。
 
技术价值
MidScene v0.14.3 的这些改进体现了项目团队对测试工具可靠性和易用性的持续追求。特别是 Android 屏幕尺寸处理的优化,直接提升了测试结果的准确性,这对于依赖精确屏幕操作的测试场景尤为重要。同时,对非标准 HTTPS 的支持则反映了项目对实际测试需求的深入理解,解决了开发者在测试过程中经常遇到的实际问题。
这些改进使得 MidScene 在移动端自动化测试领域又向前迈进了一步,为开发者提供了更强大、更灵活的工具来构建高质量的移动应用。
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- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00