yudao-ui-admin-vue3 v2.5.0版本发布:全面支持Vben5.0+antd管理后台与Cloud单体启动模式
项目概述
yudao-ui-admin-vue3是基于Vue3和Element Plus构建的企业级后台管理系统前端框架,作为RuoYi-Vue-Pro项目的前端实现之一。该系统提供了丰富的功能模块和现代化的UI设计,能够快速构建各类管理后台应用。最新发布的v2.5.0版本带来了多项重要更新和功能增强。
核心功能更新
1. 全面支持Vben5.0+antd管理后台
本次更新最显著的变化是新增了对Vben5.0+antd管理后台的完整支持。开发团队重构了代码生成器,使其能够完美支持主子表结构的自动生成。新增的Description描述组件为数据展示提供了更丰富的呈现方式。同时,团队还迁移了工作流模块,包括用户分组、流程监听器、流程表达式等功能,使流程管理更加完善。
2. 新增Cloud单体启动模式
为了解决微服务架构在某些场景下的复杂性,v2.5.0引入了Cloud单体启动模式。这一创新设计允许开发者根据需要选择微服务或单体架构启动项目,极大地提升了部署灵活性。单体模式下,所有服务模块将打包为一个应用运行,简化了部署流程,特别适合中小型项目或开发测试环境。
3. 微信支付功能增强
支付模块迎来了重要升级,新增了对微信支付V3公钥模式的支持。这一改进使系统能够兼容微信最新的支付接口规范,提高了支付安全性。同时优化了支付流程处理逻辑,确保在各种异常情况下都能正确完成交易状态更新。
技术架构优化
1. 第三方登录重构
团队对第三方登录模块进行了彻底重构,采用justauth官方1.16.7版本。新版本增加了对飞书等新型登录方式的支持,同时优化了OAuth2.0协议的实现细节,使第三方登录更加稳定可靠。
2. 验证码组件升级
验证码组件升级至aj-captcha 1.4.0官方版本,带来了性能提升和安全性增强。新版本优化了验证码生成算法,有效防止机器识别,同时改善了用户体验,使验证过程更加流畅。
3. Redis Stream内存管理
针对Redis Stream可能占用过多内存的问题,新增了自动清理Job。这一机制会定期检查并清理过期的Stream数据,有效控制系统资源使用,防止内存泄漏。
商城模块改进
商城系统在本版本中获得了多项实用改进:
- 订单处理逻辑优化,增加支付单状态校验,确保订单状态变更的准确性
- 新增用户协议与隐私协议拒绝处理逻辑,满足应用市场审核要求
- H5访问域名配置改为.env管理,提升部署灵活性
- 前端直传功能扩展至H5平台,优化了文件上传体验
- 微信物流对接实现,完善了订单物流跟踪功能
工作流引擎增强
BPM工作流模块在本版本中修复了多个关键问题:
- 多实例流程现在使用LinkedHashSet保持执行顺序,确保流程按预期运行
- 修复了自选审批人在并行节点中的覆盖问题,使审批人指派更加准确可靠
- 优化了任务回退逻辑,确保在进行中的任务取值正确
开发者体验提升
- 增强MPJLambdaWrapperX类,支持左连接后使用betweenIfPresent等条件查询
- 文件上传API重构,去除path参数,增加directory参数,支持按日期分目录存储
- 新增REPORT仪表盘设计器,简化数据可视化开发
- 增加REPORT自动登录功能,提升报表访问便捷性
总结
yudao-ui-admin-vue3 v2.5.0版本通过引入Vben5.0+antd支持、Cloud单体启动模式等重大特性,进一步巩固了其作为企业级管理后台框架的地位。同时,在支付、工作流、商城等核心模块的持续优化,使系统更加稳定、安全和易用。这些改进不仅提升了最终用户体验,也为开发者提供了更强大的工具和更灵活的架构选择。
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-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