Compose Hot Reload v1.0.0-alpha03 发布:性能优化与稳定性提升
Compose Hot Reload 是 JetBrains 推出的一个热重载插件,专为 Compose 多平台项目设计。它允许开发者在修改代码后无需重新编译整个应用,即可立即看到界面变化,极大提升了开发效率。最新发布的 v1.0.0-alpha03 版本带来了显著的性能改进和多个稳定性修复。
核心改进:脏作用域失效算法重写
本次更新的最大亮点是对"脏作用域"(dirty scope)失效算法的完全重写。这项改进针对大型项目中的热重载性能问题进行了优化。
在之前的版本中,当开发者修改代码时,系统需要确定哪些部分需要重新加载。这个过程称为"作用域失效"(scope invalidation)。原算法在处理大型项目时可能会变得缓慢,因为需要遍历和检查大量的类和组件。
新算法采用了更智能的方式来确定哪些部分真正需要重新加载,避免了不必要的计算和检查。根据内部测试,这项改进可以显著减少热重载的等待时间,特别是在包含大量组件的复杂项目中。
稳定性修复
除了性能改进,这个版本还解决了几个关键的稳定性问题:
-
类循环依赖错误修复:修复了应用启动时可能出现的 ClassCircularityError,以及由 IntelliJ 调试代理引起的类似问题。这些错误会中断开发流程,现在得到了有效解决。
-
侧边栏窗口状态管理:改进了辅助窗口的状态管理,使其行为更加稳定可靠。
-
内存优化:通过不再保留 ASM 节点,大幅降低了内存压力。这对于长时间开发会话特别有益,可以减少内存泄漏和性能下降的问题。
开发者工具增强
新版本还为开发者工具增加了实用功能:
- 失败重载详情对话框:当热重载失败时,现在会提供详细的错误信息对话框,帮助开发者更快定位和解决问题。
总结
Compose Hot Reload v1.0.0-alpha03 通过重写核心算法,为大型项目的开发体验带来了质的飞跃。同时,多项稳定性修复使工具更加可靠。对于使用 Compose 进行跨平台开发的团队来说,这个版本值得尝试。
需要注意的是,这仍然是一个 alpha 版本,JetBrains 鼓励开发者报告遇到的任何问题,特别是如果这些问题在之前的 alpha02 版本中不存在。随着社区的反馈和持续的改进,Compose Hot Reload 正朝着更加成熟稳定的方向发展。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00