Enso 2025.1.2 版本发布:数据流编程语言的全面升级
Enso 是一款创新的数据流编程语言和开发环境,它将可视化编程与传统的文本编程完美结合,旨在为数据科学家、分析师和开发者提供更高效、更直观的编程体验。Enso 独特的图形化界面允许用户通过连接节点来构建数据处理流程,同时保留了传统编程语言的强大功能和灵活性。
核心功能升级
1. 增强的组件浏览器体验
2025.1.2 版本对组件浏览器进行了重大改进,现在可以显示组件组的列表,并为每个组件提供简短的文档摘要。这使得用户在查找和使用组件时能够获得更丰富的信息,显著提升了开发效率。
对于数值和文本节点的创建也进行了优化。当用户仅输入数字时,系统会智能匹配相关组件,而不再优先显示包含数字的名称。此外,未闭合的文本字面量现在会自动闭合,减少了常见的语法错误。
2. 文档编辑功能强化
文档面板现在支持更丰富的文本编辑功能:
- 新增了编号和嵌套列表的渲染支持
- 添加了编辑顶级Markdown元素的按钮
- 引入了"插入链接"功能按钮
- 支持通过按钮快速设置文本为粗体或斜体
这些改进使得在Enso中编写和维护文档变得更加便捷和专业。
3. 云文件浏览器优化
云文件浏览器获得了多项增强功能:
- 首次打开项目时会自动显示并高亮当前设置的文件
- 在写入新文件的组件中会显示文件名输入框
- 支持在"写入"组件中创建新目录
- 允许重命名现有目录
- 当尝试覆盖现有文件时会显示警告
这些改进使得文件操作更加直观和安全,特别是在处理云端数据时。
标准库重大更新
1. 数据库连接增强
新版本显著扩展了数据库连接能力:
- 实现了通用JDBC连接支持
- 为Snowflake连接器添加了密钥对认证支持
- 新增了通过外部驱动程序的通用JDBC连接功能
- 为Postgres、SQLite、Snowflake和SQLServer添加了
add_group_number
方法
这些改进使得Enso能够连接更多类型的数据库,并提供了更灵活的认证方式。
2. 表格处理功能升级
表格处理能力得到多方面增强:
- 新增
Table.offset
和Column.offset
方法 - 实现了
Table.generate_rows
功能 - 为Postgres和Snowflake添加了
Regex_match
支持 - 改进了
Vector.zip
方法,新增skip_nothing
和report_unmatched
参数
特别是对于分隔符文件读取,现在当遇到比预期更多列的行时,可以自动添加额外的列到结果中,提高了数据处理的灵活性。
3. 表达式语言扩展
表达式语言获得了多项新功能:
- 支持基本算术运算
- 添加了正则表达式支持
- 新增
pi()
和e()
函数 - 所有
round
方法现在使用Rounding_Mode
替代use_bankers
标志
这些扩展使得在Enso中编写复杂的数据处理逻辑更加方便和强大。
语言与运行时改进
1. 类型系统增强
类型系统获得了多项重要改进:
- 引入了交集类型和类型检查
- 实现了交集类型的对称、传递和自反相等性
- 无构造函数的类型现在可以设为公开
- 改进了
Any
实例方法的调度机制
这些改进使得类型系统更加完善和强大,有助于编写更健壮的代码。
2. 语法与错误处理优化
- 单行内联参数定义现在必须使用括号,否则会报语法错误
- 改进了命名参数不匹配时的错误信息
- 操作符块现在应用于整个前导表达式,而不仅仅是行上的最后一个项
- 注册一个值作为多个托管资源现在会报错
这些改变使得语言更加严谨,有助于减少常见的编程错误。
可视化与用户体验
1. 图表可视化改进
- 表格可视化现在使用服务器端过滤和排序,支持懒加载,大幅提升了大数据集的性能
- 禁用了热图和直方图可视化(当前版本)
- 连接类型的下拉菜单现在使用图标直观展示连接工作原理
2. 节点与连接交互优化
- 修复了删除节点或连接后错误选择节点的问题
- 输出端口"加号"按钮在有现有出站连接时会被隐藏
- 警告和错误消息不再遮挡输出端口,会在悬停时变为半透明
- 为图形编辑器背景添加了右键上下文菜单
3. 文本编辑增强
- 支持编辑多行文本字面量
- 重做栈在与文本字面量交互时不再丢失
- 修复了颜色选择器对选中节点的问题
部署与性能
- 原生镜像模式现在默认启用
- 项目本地库可以添加到
polyglot/lib
目录 - 新增进度API
总结
Enso 2025.1.2版本带来了全方位的改进,从核心语言功能到用户界面体验都有显著提升。特别是对数据科学家和分析师而言,增强的数据库连接能力、改进的表格处理功能和扩展的表达式语言使得数据处理工作更加高效。同时,文档编辑和组件浏览器的优化也大大提升了开发体验。
这个版本标志着Enso在成为数据科学和可视化编程领域领先工具的道路上又迈出了坚实的一步。无论是新手还是资深开发者,都能从这个版本中获得更好的编程体验和更高的工作效率。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-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-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
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