EdgeTX Companion中Lua脚本特殊功能重复值显示异常问题分析
2025-07-08 01:19:10作者:仰钰奇
问题描述
在EdgeTX Companion软件中,当用户创建或编辑Lua脚本特殊功能(SF)时,发现"repeat"(重复)组合框的显示值存在异常现象。具体表现为:
- 当用户复制一个现有的Lua脚本特殊功能并粘贴到下方时
- 或者使用右键菜单在两个现有Lua脚本特殊功能之间插入新行时
"repeat"组合框的值不会正确更新,而是显示为空白或不正确的值。这个问题在EdgeTX 2.10.4、2.10.5以及2.11版本的Companion中均存在。
技术背景
EdgeTX Companion是用于配置EdgeTX开源固件的配套桌面软件,它允许用户在电脑上编辑遥控器模型设置,然后传输到实际设备。特殊功能(Special Functions)是EdgeTX中一项强大的功能,允许用户通过Lua脚本扩展遥控器的功能。
"repeat"参数在Lua脚本特殊功能中控制脚本的执行频率,是一个重要的配置选项。正常情况下,这个参数应该在下拉框中显示正确的可选值。
问题根源
经过分析,这个问题属于用户界面刷新逻辑的缺陷。当在特殊功能列表中插入或复制新行时,Companion没有正确触发"repeat"组合框的数据更新机制。这导致:
- 新插入的行无法正确继承上下文环境
- 控件状态没有随模型数据同步更新
- 界面显示与实际存储的值不同步
临时解决方案
目前用户可以采用以下临时解决方法:
- 关闭并重新打开模型编辑器窗口
- 手动选择正确的repeat值并保存
- 避免使用复制/粘贴功能,改为手动创建新条目
影响范围
该问题主要影响:
- 使用Windows系统的用户(测试发现于Windows 11 24H2)
- 使用RadioMaster TX16S/TX16SMK2等设备的配置
- 依赖Lua脚本特殊功能的进阶用户
技术建议
对于开发者而言,修复此问题可能需要:
- 检查特殊功能列表的刷新机制
- 确保插入新行时正确初始化所有控件状态
- 验证模型数据与界面显示的同步逻辑
对于终端用户,建议关注EdgeTX的后续更新,该问题有望在未来的版本中得到修复。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
650
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.7 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
633
143