DISMTools 0.6.2 版本深度解析:Windows 映像管理工具的重大更新
DISMTools 是一款功能强大的 Windows 映像服务和管理工具,它基于微软的 DISM(部署映像服务和管理)技术构建,为系统管理员和高级用户提供了图形化界面来管理 Windows 映像文件。最新发布的 0.6.2 稳定版带来了多项重要改进和新功能,显著提升了工具的实用性和用户体验。
核心功能增强
映像版本管理新特性
0.6.2 版本引入了全新的映像版本任务功能,用户现在可以通过"命令 -> Windows 版本"菜单直接访问这些功能。这一改进使得管理不同 Windows 版本变得更加直观和便捷。
预安装环境(PE)工具升级
该版本对 Windows PE 工具进行了多项重要改进:
-
BitLocker 和 IEEE 1667 支持:新增了两个可选组件,增强了对 BitLocker 加密驱动器和 IEEE 1667 标准的支持。
-
ARM64 架构优化:特别针对 ARM64 架构的 Windows PE 进行了多项优化:
- 增加了对 Arm64EC ABI 的支持
- 驱动程序安装模块(DIM)和重启对话框现在可以在 ARM64 设备上原生运行
- 在树莓派等 ARM 设备上也能完美运行驱动安装功能
-
信息显示改进:驱动程序安装模块现在会在窗口底部显示详细的进度信息和操作指引,让用户更清楚地了解当前操作状态。
无人值守应答文件功能升级
无人值守安装是系统部署中的重要环节,新版本在这方面做了多项改进:
-
批处理脚本支持:现在可以导入批处理脚本作为安装后脚本,大大扩展了自动化部署的可能性。
-
授权管理:新增了从固件获取授权信息的选项,这对预装 Windows 的现代设备特别有用。系统会自动检测设备固件中的 OEM 激活3.0信息。
-
计算机名配置:新增了基于模式配置计算机名的 PowerShell 脚本功能,使得大规模部署时的计算机命名更加规范和自动化。
技术架构改进
-
代码重构:对映像操作相关代码进行了重构,提高了代码质量和维护性。
-
组件更新:更新了多个关键组件,包括将 Scintilla.NET 从 5.6.6 升级到 6.0.1,移除了 Dock Panel Suite,并将 Markdig 从 0.40.0 升级到 0.41.0。
-
新基础架构:为映像任务启动建立了新的基础架构,虽然目前仅应用于映像版本任务,但为未来全面改进奠定了基础。
用户体验优化
-
全屏模式:新增了F11快捷键切换全屏模式的功能,方便用户在不同工作环境下使用。
-
信息排序:映像信息对话框中的功能和能力现在可以通过点击列标题进行排序,提高了信息查找效率。
-
安装程序改进:使用 Inno Setup 6.4.1 构建的新版安装程序,拥有全新的横幅设计。
移除的功能
为了保持项目的精简和可维护性,0.6.2 版本移除了两个较少使用的功能:
- 0.3 版本引入的操作功能因缺乏维护被移除
- 映像信息报告的打印功能被移除
安全注意事项
需要注意的是,由于缺乏昂贵的代码签名证书,Windows Defender 可能会错误地将此版本标记为恶意软件。这是已知问题,用户可放心使用。其他主流杀毒软件不会出现此问题。
对于从 0.6.1(非Update 1)或更早版本升级的用户,需要注意升级路径的变化,必须先从 0.6.1 升级到 0.6.1 Update 1,然后再升级到 0.6.2。
DISMTools 0.6.2 通过上述多项改进,为 Windows 映像管理提供了更加强大、稳定的工具支持,无论是个人用户还是企业IT管理员,都能从中受益。特别是对ARM设备支持和新无人值守功能的增强,使得它在现代计算环境中的适用性得到了显著提升。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00