HarfBuzz 11.0.1版本发布:文本渲染引擎的重要更新
HarfBuzz是一个开源的文本渲染引擎,主要用于复杂文本布局和OpenType字体处理。作为现代排版系统的核心组件,HarfBuzz被广泛应用于各种操作系统和应用程序中,包括Linux、Android、Chrome浏览器等。它能够处理从右到左的文本、连字、变体选择等复杂的排版需求。
版本11.0.1的主要改进
HarfBuzz 11.0.1版本是一个维护性更新,主要修复了之前版本中存在的一些问题并引入了若干改进。这个版本特别关注了字体功能实现的兼容性、内存优化以及跨平台支持等方面。
关键变更
-
撤销了10.3.0版本中对"trak"表的处理方式:团队决定撤销直接将"trak"表跟踪值应用于字形前进宽度的改变,因为这需要所有字体功能实现都进行处理,会破坏现有的自定义字体功能。现在跟踪值改回在形状处理阶段应用。
-
DirectWrite集成改进:当启用directwrite集成时,现在直接链接到dwrite.dll而不是动态加载它,这提高了Windows平台上的稳定性和性能。
-
新增实验性API:引入了获取原始"CFF"和"CFF2"CharStrings的实验性API,为字体开发者提供了更多底层控制能力。
-
命令行工具改进:现在为各种命令行工具提供了手册页,并且为不同类型的失败设置了不同的返回值,提高了工具的可用性和可调试性。
-
内存优化:所有使用"ot"形状处理器的形状操作现在都实现了零内存分配,显著提高了性能。
-
字形范围处理改进:hb-ot和hb-ft字体函数返回的字形范围现在采用四舍五入而不是向下/向上取整,与其他字体库的行为保持一致。
其他重要改进
- 将字形轮廓加粗处理从hb-ot和hb-ft字体函数移到了HarfBuzz字体层,使其适用于任何字体功能实现。
- 修复了AAT删除字形标记干扰回退标记定位的问题。
- 改进了fontations字体功能的多个方面。
- 修复了不太常用的C++11原子集成回退实现。
- 改进了测试套件和子集化功能。
- 包含了各种其他修复和改进。
对开发者的影响
这个版本特别值得关注的是对"trak"表处理方式的回退变更,这可能会影响那些基于10.3.0版本进行开发的应用程序。开发者需要检查他们的代码是否依赖于之前的跟踪值处理方式。
新的实验性API为需要直接操作CFF/CFF2 CharStrings的高级字体开发提供了可能性,虽然目前还处于实验阶段,但值得关注其未来发展。
内存分配优化使得使用"ot"形状处理器的操作更加高效,这对性能敏感的应用程序尤其有利。
总结
HarfBuzz 11.0.1是一个以稳定性和性能优化为主的维护版本,解决了11.0.0版本中存在的一些问题,同时引入了一些有用的新特性和改进。对于使用HarfBuzz的项目来说,这个版本值得升级,特别是那些遇到"trak"表处理问题的项目。
随着HarfBuzz在更多平台和应用中的广泛采用,这些改进将有助于提高文本渲染的质量和性能,为最终用户提供更好的阅读体验。
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