ScottPlot 5.0.54版本发布:多图布局与图形渲染全面升级
ScottPlot是一个功能强大的.NET绘图库,它提供了简单易用的API来创建高质量的2D图表。该库支持多种平台,包括Windows Forms、WPF、Avalonia等,广泛应用于数据可视化、科学计算和工程分析领域。最新发布的5.0.54版本带来了多项重要改进,特别是在多图布局、图形渲染和轴管理方面有了显著提升。
多图布局系统重大改进
本次更新对Multiplot功能进行了全面重构,提供了更灵活的布局定制API。开发者现在可以通过Multiplot.SharedAxes.ShareY()方法替代原先的Multiplot.ShareY()来实现Y轴共享,这一改变使得轴管理更加清晰和模块化。
新版本引入了IMultiplot.LastRender属性,将状态管理和基于先前渲染的像素查找逻辑集中管理,大大简化了复杂布局的实现。此外,通过新增的Subplots属性,开发者可以更方便地管理子图集合,而Count()方法则取代了原来的Count属性,提供了更一致的API体验。
轴管理增强
轴管理方面新增了IAxis.Collapse()辅助方法,可以禁用刻度生成并将指定轴的大小设置为零,这在创建紧凑型多图布局时特别有用。配合新增的CollapseVertically()方法,开发者可以轻松消除垂直堆叠图之间的空白空间。
对于需要固定尺寸的场景,新增的LockSize()方法可以快速将MinimumSize和MaximumSize设置为相同值,简化了轴尺寸固定的操作流程。
交互式多图布局
特别值得一提的是新增的DraggableRows()布局功能,它简化了用户可调整大小的多图实现。这一功能允许用户通过拖动来调整子图之间的相对大小,极大地提升了交互体验。这一改进源于社区贡献者的需求,展示了ScottPlot对用户反馈的积极响应。
图形渲染优化
WinForms平台的图形渲染得到了显著改进。ScottPlot.Image.GetBitmap()方法的内存管理和释放机制更加完善,减少了内存泄漏的风险。新增的Scaled()和Resized()方法为开发者提供了在内存中调整图像大小的便捷工具。
透明支持方面也有提升,特别是在带有背景图像的窗体上放置绘图时,透明效果更加稳定和可靠。OpenGL控件的内存管理得到优化,特别是在处理散点图时性能更佳,减少了内存占用并提高了渲染效率。
新增图形元素
本次更新丰富了图形元素的种类,新增了多种形状支持,包括圆弧、圆扇形、环形扇形等。这些新形状的加入大大扩展了ScottPlot的表现能力,使开发者能够创建更加丰富多样的数据可视化效果。
渲染性能提升
渲染引擎的改进包括更精确的轴限制变化检测和更合理的图例项方向处理。这些看似微小的改进实际上对用户体验有着显著影响,特别是在动态更新图表或处理复杂布局时,能够提供更流畅的交互体验。
总的来说,ScottPlot 5.0.54版本在多图布局、轴管理和图形渲染方面都带来了重要改进,既增强了功能又提升了性能。这些变化使得ScottPlot在数据可视化领域的竞争力进一步提升,为开发者提供了更强大、更灵活的工具来创建高质量的图表应用。
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-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
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