Neo项目网格组件增强:实现姓名列的模糊搜索功能
在Neo项目的前端开发中,大数据表格(grid)组件是核心功能之一。最近开发团队对ControlsContainer控件容器进行了功能增强,为其添加了针对名字(firstname)和姓氏(lastname)列的过滤字段支持,并实现了like操作符的模糊搜索功能。这一改进显著提升了用户在大数据场景下的查询体验。
功能背景
在数据处理场景中,表格组件通常需要处理大量数据记录。传统的前端表格组件往往只提供简单的分页和排序功能,当用户需要查找特定记录时,尤其是对文本字段进行模糊匹配时,往往力不从心。Neo项目团队针对这一痛点,为表格控件增加了基于like操作符的过滤功能。
技术实现
新功能主要围绕ControlsContainer控件容器展开,这是Neo项目中负责管理表格过滤、排序等控制元素的容器组件。开发团队为其添加了两个新的过滤字段:
- 名字(firstname)过滤字段
- 姓氏(lastname)过滤字段
这两个字段都支持like操作符,意味着用户可以进行模糊匹配查询。例如,当用户输入"Joh"时,系统会返回所有名字包含"Joh"的记录(如"John"、"Johnson"等)。
实现细节
在技术实现上,开发团队采用了以下方案:
-
前端过滤逻辑:在ControlsContainer组件内部实现了基于like操作符的字符串匹配算法,确保在客户端就能快速响应过滤请求。
-
性能优化:考虑到大数据场景,实现时特别注意了性能优化,避免因频繁过滤操作导致的界面卡顿。
-
用户体验:过滤字段的UI设计遵循了Neo项目的整体风格,同时提供了清晰的输入提示和即时反馈。
应用价值
这一功能增强为Neo项目带来了以下优势:
-
提升查询效率:用户不再需要精确输入完整姓名即可找到相关记录。
-
改善用户体验:模糊搜索更符合人类记忆特点,用户只需记住姓名片段即可查询。
-
增强功能完整性:使Neo的表格组件在功能上更加完善,与其他主流前端框架看齐。
未来展望
虽然当前实现了基本的模糊搜索功能,但团队已经规划了进一步的优化方向:
- 支持更多类型的模糊匹配模式(如前缀匹配、后缀匹配等)
- 增加搜索历史记录功能
- 优化大数据量下的搜索性能
这一功能增强体现了Neo项目团队对用户体验的持续关注和技术创新,为开发者提供了更加强大和易用的前端组件库。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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