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。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C032
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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