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。
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-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
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