FluentValidation 12.0.0 版本发布:现代化验证库的重大升级
FluentValidation 是一个流行的 .NET 验证库,它提供了一种流畅的接口来构建强类型的验证规则。这个库让开发者能够以声明式的方式定义验证逻辑,使代码更加清晰和易于维护。FluentValidation 支持复杂的验证场景,包括条件验证、跨属性验证和自定义验证器等。
平台支持的重大变更
FluentValidation 12.0.0 版本标志着对旧平台支持的终结,这是一个面向未来的重要更新。新版本不再支持以下平台:
- netstandard2.0 和 netstandard2.1
- .NET 5、.NET 6 和 .NET 7
现在,最低支持的平台是 .NET 8。这一变更意味着 FluentValidation 将能够充分利用 .NET 8 的最新功能和性能优化,同时也简化了代码库的维护工作。对于仍在使用旧版本 .NET 的项目,需要继续使用 FluentValidation 11.x 版本。
新增功能与改进
自定义规则的依赖规则支持
12.0.0 版本引入了对自定义规则的依赖规则支持(#2170)。这意味着现在可以为自定义验证规则定义依赖关系,确保它们只在特定条件下执行。这一改进使得自定义规则的集成更加灵活和强大。
内部代码重构与性能提升
通过使用 Zomp.SyncMethodGenerator(#2136),开发团队重构了内部的同步/异步代码路径。这一改变不仅提高了代码的可维护性,还带来了性能上的提升。SyncMethodGenerator 自动生成同步和异步方法对,减少了代码重复,同时确保了两者行为的一致性。
语言支持增强
新版本在本地化支持方面也有所改进:
- 新增了塞尔维亚语(西里尔字母)支持
- 将现有的塞尔维亚语重命名为塞尔维亚语(拉丁字母)
这些变更使得 FluentValidation 能够更好地服务于使用不同文字系统的塞尔维亚语用户。
移除的过时功能
为了保持代码库的简洁和现代化,12.0.0 版本移除了一些过时的功能:
- 移除了已弃用的依赖注入扩展方法
- 移除了已弃用的转换方法(#2027)
- 移除了禁用根模型空检查的能力(#2069)
这些变更鼓励开发者使用更现代、更安全的 API,并遵循最佳实践。特别是移除根模型空检查的禁用选项,确保了验证的一致性和安全性。
升级建议
对于计划从 11.x 升级到 12.x 的用户,强烈建议仔细阅读官方的升级指南。主要的注意事项包括:
- 确保项目已升级到 .NET 8 或更高版本
- 检查是否使用了任何已移除的过时 API,并进行相应替换
- 评估自定义验证规则是否需要利用新的依赖规则功能
- 如果项目中使用塞尔维亚语,注意语言标识的变更
这次升级虽然包含了一些破坏性变更,但它们为未来的功能开发和性能优化奠定了基础。对于新项目,直接使用 12.0.0 版本将能够获得最佳的性能和最新的功能支持。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
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-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
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