Companion项目v4版本模拟器名称丢失问题分析与解决方案
2025-07-08 18:33:00作者:伍希望
问题背景
在Companion控制软件升级到v4.0.0版本后,用户报告了一个影响使用体验的BUG:模拟器(emulator)设备的名称设置无法持久化保存。具体表现为:
- 系统重启后,所有模拟器设备的自定义名称都会被清除
- 配置导出/导入功能也无法保留这些名称设置
- 值得注意的是,Stream Deck设备的名称设置不受此问题影响(可能与其分组存储机制有关)
技术分析
根据开发团队的修复提交记录,这个问题属于v4版本升级引入的配置存储逻辑缺陷。核心原因可能涉及:
- 配置序列化问题:模拟器设备的名称属性可能未被正确包含在配置序列化/反序列化流程中
- 存储层级问题:与Stream Deck不同,模拟器设备的名称可能存储在错误的配置层级,导致持久化时被忽略
- 版本迁移兼容性:v4版本升级时,旧版配置迁移过程中可能遗漏了对模拟器名称字段的处理
影响范围
- 操作系统:主要报告来自Raspberry Pi平台
- 浏览器环境:Chrome浏览器
- 影响版本:v4.0.0至v4.0.1稳定版
解决方案
开发团队已在后续的beta版本中修复此问题,修复方案主要涉及:
- 完善配置存储结构,确保模拟器名称被正确持久化
- 修复配置导出/导入功能对模拟器名称字段的支持
- 增强配置迁移过程的健壮性
用户可通过以下方式解决:
- 等待官方发布的v4.0.2稳定版更新(预计在报告后2周内发布)
- 如需立即修复,可考虑使用包含修复的beta版本
最佳实践建议
对于遇到此问题的用户,建议:
- 定期备份完整配置,虽然名称无法保留,但其他设置可以保存
- 记录重要的模拟器名称设置,便于升级后快速恢复
- 关注项目更新日志,及时获取修复版本
总结
这个BUG虽然不影响核心功能,但对使用体验造成了一定影响。开发团队响应迅速,已在后续版本中完成修复。这提醒我们:
- 大版本升级时,配置存储结构的变更需要全面测试
- 设备属性的持久化需要统一的处理机制
- 分组存储和非分组存储的设备属性需要区别对待
该案例也体现了开源项目的优势——用户反馈能快速触达开发团队,问题可以得到及时修复。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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