UraniumUI v2.11.1版本发布:数据表格与输入控件优化
2025-07-03 17:44:51作者:董宙帆
UraniumUI是一个基于.NET MAUI的现代化UI组件库,它提供了丰富的控件和主题支持,帮助开发者快速构建美观且功能强大的跨平台应用。本次发布的v2.11.1版本主要针对数据表格(DataGrid)和输入控件进行了一系列优化和修复。
核心改进内容
1. 数据表格(DataGrid)功能增强
本次更新对DataGrid控件进行了多项改进:
- 列宽调整功能现在支持数据绑定,开发者可以通过绑定来控制列的宽度调整行为
- 优化了列属性的处理逻辑,使得列定义更加灵活
- 改进了数据表格的整体性能表现
这些改进使得DataGrid在处理大量数据时更加高效,同时也为开发者提供了更灵活的配置选项。
2. 输入控件修复与优化
在输入控件方面,本次更新主要解决了以下问题:
- 为DropdownField添加了缺失的ContentProperty属性,确保其在XAML中的使用更加规范
- 修复了AutoCompleteTextField在Android平台上键盘区域无法正确关闭的问题
特别是AutoCompleteTextField的修复,解决了Android用户在使用自动完成功能时的一个常见痛点,提升了用户体验。
技术实现细节
DataGrid列宽调整的绑定支持
新的版本中,DataGrid的列宽调整功能现在支持通过数据绑定来控制。这意味着开发者可以:
- 动态启用或禁用特定列的宽度调整功能
- 根据应用状态或用户权限控制列宽调整的可用性
- 实现更复杂的交互逻辑,如保存用户调整后的列宽设置
AutoCompleteTextField的键盘管理
在Android平台上,AutoCompleteTextField现在能够正确处理键盘的显示和隐藏。具体改进包括:
- 确保在完成输入后键盘能够正确收起
- 优化了焦点管理逻辑
- 改进了与Android系统输入法的交互行为
升级建议
对于正在使用UraniumUI的开发者,建议尽快升级到v2.11.1版本,特别是:
- 应用中使用了DataGrid并需要列宽调整功能的项目
- 在Android平台上使用AutoCompleteTextField的项目
- 需要更稳定输入控件行为的应用
升级过程通常只需更新NuGet包引用即可,不需要大规模的代码修改。
总结
UraniumUI v2.11.1虽然是一个小版本更新,但带来的改进对于提升应用的用户体验和开发效率都有显著帮助。数据表格和输入控件作为应用中最常用的UI元素之一,其稳定性和功能的完善对于整体应用质量至关重要。开发团队通过持续的优化和问题修复,展现了他们对产品质量的承诺和对开发者需求的关注。
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-1.5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
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
168
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
258
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
373
3.19 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
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
262
92