TDesign React 1.11.0 版本发布:增强交互体验与修复关键问题
TDesign React 是腾讯开源的企业级 React UI 组件库,旨在为开发者提供高质量、可定制的前端组件解决方案。该组件库遵循 TDesign 设计体系,覆盖了企业级应用中常见的各种 UI 组件,帮助开发者快速构建美观、一致的用户界面。
新增功能亮点
级联选择器交互优化
Cascader 组件在本次更新中新增了自动滚动功能。当用户打开菜单时,系统会自动将视图滚动到首个已选项所在节点位置,这一改进显著提升了用户在大型级联数据中的导航体验。开发者无需额外配置即可享受这一优化带来的便利。
日期选择器逻辑调整
DatePicker 组件对禁用日期逻辑进行了重要调整。现在,before 参数将禁用该日期之前的所有选择,而 after 参数则禁用该日期之后的所有选择。这一变更使 API 行为更加符合开发者的直觉预期,但需要注意这可能影响现有项目中使用了这些 API 的功能。
大数据列表性能提升
List 组件新增了 scroll API,专门针对大数据量场景提供了虚拟滚动支持。这一特性可以显著减少 DOM 节点数量,有效提升长列表的渲染性能,特别适合处理成千上万条数据的展示场景。
菜单动画效果增强
Menu 组件现在支持折叠收起动画效果,为用户操作提供了更流畅的视觉反馈。这一改进不仅提升了用户体验,也使界面交互更加生动自然。
标签输入控制优化
TagInput 组件新增了 maxRows API,允许开发者设置输入框的最大展示行数。这一功能特别适合在有限空间内展示多标签的场景,可以有效防止标签过多导致的布局问题。
关键问题修复
本次更新修复了多个影响用户体验的关键问题:
-
解决了 Cascader 组件在多选动态加载场景下的异常行为,确保了复杂数据场景下的稳定性。
-
修正了 DatePicker 组件在负数时区的显示问题,增强了国际化支持能力。
-
修复了 RadioGroup 在 React 19 环境下的兼容性问题,确保组件在新版本框架下的正常运行。
-
改进了 Textarea 组件的自动聚焦行为,现在当组件设置
autofocus且已有值时,光标会正确定位在内容末尾。 -
解决了 Table 组件与 Tabs 配合使用时 footer 显示异常的问题,提升了组件间的兼容性。
技术优化
在底层技术上,项目将所有 lodash 依赖替换为 lodash-es。这一变更带来了更好的 tree-shaking 支持,有助于减小最终打包体积,提升应用性能。
总结
TDesign React 1.11.0 版本通过多项功能增强和问题修复,进一步提升了组件的稳定性与用户体验。特别是对大数据场景的支持、交互动画的优化以及国际化问题的修复,都体现了该组件库对企业级应用需求的深入理解。开发者可以放心升级到这一版本,享受更完善的前端开发体验。
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
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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