Fable编译器中的[<Erase>]特性扩展探讨
在Fable编译器的最新讨论中,开发者们正在探讨是否应该扩展[<Erase>]特性的适用范围,使其能够作用于类成员而不仅仅是类型本身。这一讨论源于对Oxpecker.Solid库输出优化的需求。
[<Erase>]特性在Fable中原本用于标记那些在编译后不需要保留的类型。当应用于类型时,它会阻止Fable生成该类型的构造函数和相关代码。这在处理带有[<Emit>]成员的接口或类型时特别有用,因为这些类型通常只是用于类型检查,在运行时并不需要实际存在。
在Oxpecker.Solid库的使用场景中,开发者定义了许多仅用于API暴露的属性和方法。这些成员在实际运行时并不需要,因为库使用了Fable编译器插件来重写输出。例如,当用户编写类似React组件的F#代码时,编译器插件会将其转换为实际的JSX语法,而原始的类型成员在这个过程中并不需要保留。
当前的技术方案存在两个主要选择:一是扩展[<Erase>]特性使其能够作用于成员级别,二是在编译器插件中添加自定义属性来标记需要移除的成员。前者更符合现有设计模式,后者则提供了更精确的控制。
这种优化不仅能减少生成的JavaScript代码量,还能提高代码可读性。虽然现代打包工具如Vite能够移除未使用的代码,但从源头减少不必要代码的生成仍然是更好的实践。
值得注意的是,这种改变可能会带来一些风险。如果开发者错误地将[<Erase>]应用于实际需要的成员,会导致运行时错误。但这种风险与当前[<Erase>]应用于类型时的行为是一致的,属于开发者需要自行注意的范畴。
这一讨论反映了Fable社区对编译器功能的持续优化,特别是在处理F#与JavaScript互操作场景时的细致考量。通过精确控制编译输出,Fable能够更好地服务于各种前端开发场景,特别是那些需要高度优化的应用。
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
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
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
pc-uishopTNT开源商城系统使用java语言开发,基于SpringBoot架构体系构建的一套b2b2c商城,商城是满足集平台自营和多商户入驻于一体的多商户运营服务系统。包含PC 端、手机端(H5\APP\小程序),系统架构以及实现案例中应满足和未来可能出现的业务系统进行对接。Vue00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01