Mary UI 1.41.7版本发布:模态框优化与表单增强
Mary UI是一个现代化的前端UI组件库,专注于为开发者提供简洁、高效且功能丰富的界面组件。本次1.41.7版本的发布,主要针对模态框、表单等核心组件进行了功能增强和体验优化,同时也引入了一些实用的新特性。
模态框组件改进
本次更新对Modal组件进行了两项重要改进:
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焦点捕获机制:新增了焦点陷阱(focus trap)功能,确保当模态框打开时,用户的键盘操作只会影响模态框内的元素,而不会意外操作背景内容。这项改进显著提升了模态框的可访问性,特别是对于依赖键盘导航的用户。
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层级提升:提高了Modal和Toast组件的z-index值,确保这些浮动元素能够始终显示在其他内容之上,避免了可能出现的视觉层级冲突问题。
PIN组件新增隐藏功能
PIN输入组件现在支持隐藏功能,开发者可以通过相关属性配置来隐藏PIN码的显示。这一特性特别适用于需要输入敏感信息的场景,如支付密码或安全验证码等场景,为用户提供更好的隐私保护。
表单组件灵活性增强
Form组件现在允许开发者完全覆盖actions插槽的内容,这为表单底部操作区域的定制提供了更大的灵活性。开发者可以根据项目需求,自由设计表单的提交、重置等操作按钮的布局和样式,而不再受限于组件默认的布局方式。
主题切换组件样式定制
ThemeToggle组件新增了class属性支持,使得开发者可以更轻松地为主题切换按钮添加自定义样式类。这一改进让主题切换组件能够更好地融入各种设计风格的界面中,同时保持功能的一致性。
总结
Mary UI 1.41.7版本虽然是一个小版本更新,但带来的改进却非常实用。从模态框的可用性提升,到表单的定制灵活性增强,再到PIN组件的新功能加入,每一项改进都针对实际开发中的痛点进行了优化。这些变化使得Mary UI在保持简洁设计理念的同时,能够满足更多样化的开发需求。
对于正在使用Mary UI的开发者来说,这个版本值得升级,特别是那些需要高度定制化表单或重视可访问性的项目。新加入的PIN隐藏功能也为安全敏感型应用提供了更好的支持。
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。C033
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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
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