TDesign 组件库最新版本发布概览:Vue3、微信小程序与React移动端更新解析
TDesign作为腾讯开源的跨技术栈企业级设计体系,持续为开发者提供高质量的UI组件库。本次我们将深入解析TDesign在Vue3 Web端、微信小程序以及React移动端三大技术栈的最新版本更新内容,帮助开发者更好地理解和使用这些新特性。
Vue3 for Web 1.11.3版本更新
在Vue3 Web端的最新1.11.3版本中,TDesign团队主要聚焦于国际化支持增强和多个组件的细节优化。
国际化方面,ConfigProvider组件新增了对Chat组件的国际化配置支持,使得开发者可以更方便地为聊天组件定制多语言文本。这一改进体现了TDesign对国际化场景的持续关注。
在组件修复方面,Dialog组件解决了自定义取消按钮文本时的样式保留问题;Table组件修复了内容未渲染时拖动排序的报错;Select组件优化了筛选功能,现在使用filter时无需额外设置filterable属性,同时修复了valueType为object时的全选显示问题。
DatePicker组件也获得了多项改进,包括修复日期禁用范围错误和prefixIcon插槽的告警问题。ColorPicker组件则修复了点击清除按钮未触发onChange回调的问题,提升了交互体验。
微信小程序1.8.7版本特性
微信小程序端的1.8.7版本带来了多项实用新功能和问题修复。
Link组件现在支持disabled状态的动态变更,增强了交互灵活性。DateTimePicker组件新增了formatter属性,开发者可以更灵活地控制日期时间的显示格式。Tabs组件新增了bottomLineMode属性和TabPanel的lazy属性,优化了标签页的显示效果和性能。
在问题修复方面,Radio组件修正了横向单选框的样式错误;Guide组件解决了多个场景组件的定位问题;Picker组件修复了format属性无效的问题。StepItem组件在skyline渲染下的标题显示问题也得到了解决。此外,Toast组件新增了warning主题类型,丰富了提示样式。
React移动端0.12.0重大更新
React移动端的0.12.0版本包含了两个重要组件的重构和一些基础优化。
Dialog组件进行了较大调整,新增了closeBtn、width、overlayProps等属性,并引入了middle和top插槽,使得对话框的定制能力更强。需要注意的是,这次重构包含了DOM结构调整,升级时需要注意兼容性。
Swiper组件也进行了全面重构,新增了nextMargin、previousMargin属性和click事件。导航功能得到增强,新增了paginationPosition、showControls属性,同时移除了showSlideBtn属性。这些变化使得轮播组件的功能更加完善和灵活。
此外,ColorPicker组件修复了ES产物缺少样式文件入口的问题。文档站点也进行了升级,接入了stackblitz和中英文切换功能,提升了开发者的使用体验。
总结
本次TDesign多端更新体现了团队对细节体验的持续优化和对开发者需求的积极响应。无论是Vue3 Web端的国际化增强,微信小程序的新功能添加,还是React移动端的重要组件重构,都展示了TDesign作为企业级设计体系的成熟度和专业性。开发者可以根据自身项目需求,选择合适的版本来获取这些改进和修复。
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。C030
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
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