Vexip UI v2.3.31版本发布:功能增强与体验优化
Vexip UI是一个基于Vue 3的现代化UI组件库,致力于为开发者提供高质量、易用且美观的组件解决方案。在最新发布的v2.3.31版本中,团队针对多个核心组件进行了功能增强和体验优化,进一步提升了开发效率和用户体验。
组件功能增强
卡片组件(Card)样式定制能力提升
新版本为Card组件增加了通过CSS变量自定义头部内边距的能力。开发者现在可以通过简单的CSS变量设置来调整Card头部的内边距,使得组件样式定制更加灵活。这一改进特别适合需要与整体设计系统保持高度一致的项目场景。
确认框(Confirm)功能扩展
Confirm组件新增了close方法,为开发者提供了更灵活的控制方式。现在开发者可以在业务逻辑中直接调用该方法来关闭确认框,而不必依赖用户点击操作,这在某些需要程序化控制的场景下非常有用。
抽屉(Drawer)和模态框(Modal)按钮属性支持
Drawer和Modal组件都新增了confirm-props和cancel-props属性,允许开发者更细致地配置确认和取消按钮的行为和样式。这一改进使得按钮的定制化程度更高,可以更好地适应不同业务场景的需求。
表格(Table)列宽控制增强
Table组件在列宽控制方面做了多项改进:
- 支持百分比值的列宽设置,使得表格布局更加灵活
- 支持为列指定最小宽度(min-width)和最大宽度(max-width),确保在不同屏幕尺寸下都能保持良好的显示效果
- 默认单元格内容换行显示,解决了长文本显示不全的问题
这些改进大大提升了Table组件在不同场景下的适应能力,特别是在处理复杂数据展示时更加得心应手。
标签页(Tabs)性能优化
Tabs组件新增了面板的懒加载支持。这意味着只有当用户切换到某个标签页时,对应的面板内容才会被加载,这对于包含大量内容或复杂组件的标签页来说,可以显著提高页面初始加载性能。
树形控件(Tree)交互增强
Tree组件新增了node-contextmenu事件,并优化了事件暴露方式,使得开发者可以轻松捕获节点上的右键点击事件,并获取相关的鼠标事件信息。这一功能为开发者实现自定义右键菜单等高级交互提供了便利。
问题修复与优化
除了功能增强外,本次更新还修复了一些已知问题:
- 修复了Playground中导入映射构建不正确的问题
- 修正了版本更新脚本对release类型的支持
- 优化了Tree组件的node-contextmenu事件,确保能正确暴露鼠标事件对象
总结
Vexip UI v2.3.31版本通过多项功能增强和问题修复,进一步提升了组件的实用性和灵活性。特别是表格组件的列宽控制改进和标签页的懒加载支持,将显著提升开发者在处理复杂界面时的效率。这些更新体现了Vexip UI团队对开发者体验的持续关注,以及对组件库性能优化的重视。
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
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0123AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
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