Mary UI 2.1.0版本发布:组件功能增强与体验优化
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、优雅且功能丰富的界面元素。最新发布的2.1.0版本带来了一系列实用的功能增强和用户体验优化,让开发者能够更高效地构建现代化的Web应用界面。
组件功能增强
Avatar组件新增alt属性支持
Avatar组件现在支持altHTML属性,这一改进使得图像的可访问性得到提升。对于需要屏幕阅读器的用户来说,alt属性能够提供有意义的图像描述,符合Web内容可访问性指南(WCAG)的要求。
Tabs组件新增隐藏状态
Tabs组件新增了hidden状态,开发者现在可以更灵活地控制标签页的显示与隐藏。这一特性特别适合需要动态显示不同内容区域的场景,比如根据用户权限显示不同的功能标签页。
Datepicker组件实现禁用选项
Datepicker组件新增了disable选项,允许开发者禁用特定的日期选择。这一功能在需要限制用户选择日期范围(如预订系统、日程安排等)的场景中非常实用。
新增Breadcrumbs面包屑导航组件
2.1.0版本引入了一个全新的Breadcrumbs组件,为应用提供了清晰的导航路径指示。面包屑导航特别适合具有层级结构的网站或应用,能够显著提升用户在深层页面中的导航体验。
用户体验优化
ChoicesOffline组件键盘导航修复
修复了ChoicesOffline组件的键盘导航问题,现在用户可以通过键盘更流畅地操作选项选择。这一改进特别提升了无障碍访问体验,使键盘用户能够更高效地完成操作。
Password组件按钮间距与悬停效果优化
Password组件的显示/隐藏按钮现在具有更合理的间距和更直观的悬停效果。这些视觉细节的优化虽然微小,但能显著提升用户与密码输入框交互时的体验。
Toast组件响应式设计
Toast组件现在具有响应式设计,能够根据不同屏幕尺寸自动调整显示方式。这一改进确保了Toast通知在各种设备上都能提供良好的用户体验。
开发者体验提升
所有菜单组件新增icon-classes属性
所有菜单类组件现在都支持icon-classes属性,开发者可以更灵活地自定义菜单项图标的样式。这一特性使得UI定制更加方便,无需深入修改组件内部结构就能实现个性化的图标样式。
所有组件新增公共$id属性
在原有id属性。这一改进使得开发者能够更方便地获取和操作组件实例,特别是在需要动态管理多个组件实例的场景中。
总结
Mary UI 2.1.0版本的发布,不仅新增了实用的Breadcrumbs组件,还对现有组件的功能和体验进行了多方面的优化。从可访问性改进到响应式设计,从键盘导航修复到视觉细节调整,这些更新都体现了Mary UI团队对开发者和终端用户体验的持续关注。对于正在使用或考虑采用Mary UI的项目来说,升级到2.1.0版本将能够获得更完善的功能支持和更优质的用户体验。
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
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