VisActor/VChart 1.13.10版本发布:增强图表交互与可视化能力
VisActor/VChart是一个功能强大的数据可视化库,专注于提供丰富多样的图表类型和灵活的交互能力。该项目基于可视化语法构建,支持从简单的柱状图到复杂的桑基图等多种图表形式,同时提供了高度可定制化的配置选项。
在最新的1.13.10版本中,VChart团队主要聚焦于工具提示交互体验的优化和特定图表类型的增强。这些改进使得数据可视化更加直观和用户友好。
工具提示交互增强
本次更新对工具提示功能进行了多项优化:
-
内部定位支持:工具提示现在支持在图表内部显示,而不仅限于外部。这一特性特别适用于空间有限的场景,或者当用户希望保持视觉焦点在图表区域内时。开发者可以通过简单的配置实现这一效果,大大提升了工具提示的灵活性。
-
可交互性改进:修复了当工具提示设置为可交互(enterable)时的多个问题。现在当鼠标移出图表区域时,工具提示能够正确隐藏,避免了视觉残留的问题。同时解决了多图表共存时工具提示交互的冲突问题,确保了复杂页面中的一致体验。
-
性能优化:通过升级底层依赖vgrammar至0.16.7版本,进一步提升了工具提示的渲染性能和稳定性。
马赛克图功能扩展
马赛克图(Mosaic Chart)在此版本中获得了重要增强:
-
带宽字段支持:新增了bandWidthField配置项,允许开发者指定用于控制马赛克块宽度的数据字段。这使得马赛克图能够更精确地反映数据间的比例关系。
-
百分比显示:现在支持在马赛克图中直接显示百分比数值,便于用户快速理解各部分在整体中的占比情况。这一功能对于需要展示构成比例的分析场景特别有价值。
其他重要改进
-
API导出完善:新增了对ManualTicker和StreamLight类的导出,这些是VChart内部使用的重要组件,现在开发者可以直接引用这些类进行更底层的定制。
-
文档修正:修复了桑基图示例文档中的错误描述,移除了不再使用的nameKey类型定义,确保文档与实际功能保持一致。
总结
VisActor/VChart 1.13.10版本通过增强工具提示的交互能力和扩展马赛克图的功能,进一步提升了数据可视化的表现力和用户体验。这些改进使得开发者能够构建更加专业、交互性更强的数据可视化应用。
对于正在使用VChart的开发者来说,建议关注工具提示新特性的应用场景,以及马赛克图新增配置项的使用方法,这些都能显著提升最终用户的数据解读体验。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00