OpenEMR资产配置增强:支持JavaScript模块化脚本标签
在现代Web开发中,JavaScript模块化已成为标准实践。OpenEMR项目近期对其资产配置系统进行了重要升级,使其能够原生支持type="module"的脚本标签,这一改进显著提升了前端代码的组织能力和可维护性。
背景与需求
传统Web应用通常通过简单的script标签加载JavaScript文件,但随着应用复杂度增加,这种方式会导致代码难以管理和维护。ECMAScript模块系统(ES Modules)通过import/export语法提供了更好的代码组织方式,但需要在script标签中显式声明type="module"属性。
OpenEMR原有的config.yaml资产配置系统虽然支持脚本资源的声明,但缺乏对模块化脚本的支持机制,这限制了开发者采用现代JavaScript开发实践的能力。
技术实现方案
OpenEMR团队通过扩展config.yaml的配置语法,引入了对脚本标签属性的灵活配置能力。现在开发者可以在配置文件中为每个脚本资源指定额外的HTML属性,包括但不限于type="module"。
典型的配置示例如下:
assets:
scripts:
- src: "somemodule.js"
attributes:
type: "module"
crossorigin: ""
这种设计保持了向后兼容性,同时为现代Web开发需求提供了充分支持。当系统渲染页面时,会自动将这些属性应用到生成的script标签上。
技术优势
- 模块化支持:允许开发者使用ES Modules组织代码,实现更好的封装和依赖管理
- 渐进式增强:现有配置无需修改,新增功能通过扩展语法实现
- 灵活性:不仅支持module类型,还可配置其他HTML属性如crossorigin等
- 性能优化:模块脚本默认使用defer特性,不会阻塞页面渲染
实际应用场景
这一改进特别适合以下开发场景:
- 使用Vue/React等现代前端框架的组件开发
- 需要代码分割和懒加载的大型应用
- 依赖第三方ES模块库的项目
- 需要严格作用域隔离的复杂应用
开发者指南
对于OpenEMR开发者,升级到支持模块化脚本的版本后,可以按照以下步骤迁移现有代码:
- 将大型JavaScript文件拆分为模块
- 使用export暴露公共接口
- 在需要的地方使用import引入依赖
- 更新config.yaml配置,添加type="module"属性
对于简单的脚本,仍然可以保持原有配置方式不变,系统会自动处理兼容性问题。
总结
OpenEMR对资产配置系统的这一增强,标志着项目对现代Web开发标准的持续跟进。它不仅解决了当前模块化开发的需求,也为未来的前端技术演进预留了扩展空间。这一改进将显著提升大型OpenEMR定制项目的可维护性和开发效率,是项目现代化进程中的重要一步。
对于系统开发者而言,掌握这一特性将有助于构建更健壮、更易维护的系统前端,同时为集成更多现代Web技术打下基础。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00