Just the Docs项目v0.10.1版本发布:导航修复与文档优化
Just the Docs是一个基于Jekyll的现代化文档主题,专为技术文档设计。它提供了简洁美观的界面、强大的搜索功能以及灵活的导航系统,让开发者能够快速构建专业的技术文档网站。该项目以易用性和可定制性著称,是许多开源项目和企业的文档首选方案。
版本亮点
v0.10.1是一个维护性版本,主要修复了导航系统相关的两个重要问题,并对文档进行了多处改进。虽然是小版本更新,但这些修复直接影响到用户体验和文档可用性,值得用户及时升级。
核心修复内容
1. 返回顶部按钮显示问题修复
在之前的版本中,当用户没有设置任何页脚变量时,"返回顶部"按钮会意外消失。这个按钮对于长文档页面特别重要,它能帮助用户快速回到页面顶部。v0.10.1版本修复了这个问题,现在无论是否配置其他页脚元素,"返回顶部"按钮都能正常显示。
这个修复体现了Just the Docs团队对用户体验细节的关注。在技术文档场景中,页面内容通常较长,返回顶部功能是基本需求,不应该因为其他配置项而受到影响。
2. 自动生成子导航(TOC)功能修复
另一个重要修复是针对自动生成的子导航(Table of Contents)功能。在某些情况下,自动生成的子导航会出现异常,导致文档结构显示不正确。这个版本彻底解决了这个问题,确保文档的层次结构能够准确反映在导航中。
子导航是Just the Docs的核心功能之一,它能自动分析文档的标题结构,生成清晰的目录树。这个修复保证了文档的可浏览性,特别是对于结构复杂的文档尤为重要。
文档改进
除了功能修复,这个版本还对官方文档进行了多处优化:
-
布局示例修正:修复了关于混合使用最小化布局和默认布局的文档示例,确保开发者能够正确理解和使用这两种布局模式。
-
页面内目录使用说明:改进了关于页面内目录(Table of Contents)使用的文档说明,使其更加清晰易懂。页面内目录是帮助读者快速定位内容的重要工具,清晰的文档有助于开发者更好地利用这一功能。
升级建议
v0.10.1是一个稳定的小版本更新,所有使用Just the Docs的用户都可以安全升级。升级过程通常只需要更新Gemfile中的版本号或通过包管理器更新即可。
对于正在使用自动生成导航或"返回顶部"功能的项目,特别建议尽快升级,以获得更稳定的体验。文档编写者也应该关注新版本文档的改进,以便更好地利用Just the Docs提供的各项功能。
结语
Just the Docs v0.10.1虽然是一个小版本更新,但它解决了影响核心功能的几个重要问题。这体现了项目团队对产品质量的持续关注和对用户反馈的积极响应。对于依赖Just the Docs构建文档系统的团队来说,保持版本更新是确保文档体验最佳的重要方式。
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-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