TDesign React 1.11.2版本发布:增强组件功能与修复关键问题
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设计规范,涵盖了丰富的UI组件,能够满足各类企业级应用开发需求。本次发布的1.11.2版本在功能增强和问题修复方面都有显著改进。
功能增强
图片查看器新增下载回调功能
ImageViewer组件新增了onDownload API,允许开发者自定义预览图片的下载行为。这一改进使得开发者可以根据业务需求灵活处理图片下载逻辑,例如添加水印、记录下载日志或实现特殊的权限控制。
全局配置支持Input组件清除按钮显示
ConfigProvider组件现在支持配置Input组件的clearTrigger属性,可以全局控制在有值时是否显示清除按钮。这一功能特别适合需要统一管理UI交互风格的大型项目。
描述列表支持表格布局
Descriptions组件新增了tableLayout属性,提供了更灵活的布局选项。开发者现在可以根据内容长度选择最适合的布局方式,优化信息展示效果。
消息组件内存优化
Message组件在关闭消息实例时,会从全局消息列表中移除该实例,有效避免了潜在的内存泄漏风险。这一改进对于长时间运行的Web应用尤为重要。
分组选择器支持过滤功能
Select组件现在支持对分组选项进行过滤,大大提升了分组选择器的实用性。用户可以在大量分组数据中快速定位所需选项,改善用户体验。
标签页支持懒加载
Tabs组件新增了lazy API,支持配置懒加载功能。这一特性可以显著提升包含大量内容的标签页的初始加载性能,特别适合内容丰富的后台管理系统。
问题修复
本次版本修复了多个关键问题,包括:
-
修复了ConfigProvider全局配置二级配置影响范围过大的问题,确保配置只影响预期的组件范围。
-
优化了Dialog组件的按钮类名,为开发者提供了更灵活的样式定制能力。
-
解决了Drawer组件在拖拽改变大小时获取宽度不正确的问题,提升了交互体验。
-
修复了Guide组件popupProps穿透属性overlayClassName无效的问题,确保样式定制功能正常工作。
-
解决了Popup组件修饰符arrow属性设置不生效的问题,增强了组件的可定制性。
-
修复了Select组件在readonly模式下显示光标和clear图标的问题,确保只读状态的行为符合预期。
-
优化了Table组件在虚拟滚动和固定行场景下的渲染问题,提升了大数据量下的性能表现。
-
解决了Tooltip组件在React 16下的位置计算错误问题,确保提示框准确定位。
-
修复了Tree组件在某些场景下移除节点后报错的问题,增强了组件的稳定性。
文档改进
本次更新还修复了Card组件文档中的文案错误,确保开发者能够获取准确的使用指南。良好的文档是开源项目成功的关键因素之一,TDesign React团队持续投入资源维护和优化文档质量。
TDesign React 1.11.2版本的发布再次证明了该项目对开发者体验和产品质量的重视。无论是新增的功能还是修复的问题,都体现了团队对细节的关注和对开发者需求的响应。对于正在使用或考虑使用TDesign React的开发者来说,这个版本值得升级。
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。C094
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00