Pandoc HTML解析器对`<style>`标签处理方式的优化
在文档格式转换工具Pandoc的最新开发版本中,开发团队修复了一个关于HTML解析的重要问题。这个问题涉及到HTML文档中<style>标签在<body>内的处理方式。
根据HTML5规范,<style>标签通常应该出现在文档的<head>部分。然而在实际的网页开发实践中,特别是在一些大型内容管理系统生成的页面中,开发者经常会将<style>标签直接放置在<body>内。虽然这种用法不符合HTML规范,但主流浏览器(包括Firefox、Chromium和Safari)都能够正确处理这种情况,将<style>标签视为不影响文本流的元素。
Pandoc之前的版本在处理这种情况时存在一个行为差异:当<style>标签出现在段落等内联上下文中时,解析器会错误地将其转换为换行符。例如对于HTML片段<p>A<style></style>B</p>,Pandoc会将其转换为两个独立的段落"A"和"B",而浏览器则会正常显示为连续的"AB"。
这个问题的修复体现了Pandoc团队对现实世界中HTML使用情况的深入理解。虽然从规范角度来说<style>在<body>内的使用是不规范的,但在实际应用中(特别是在一些大型知识库中)这种用法相当普遍。Pandoc选择优化解析器行为以更好地兼容这些实际用例,而不是严格坚持规范。
这一改动使得Pandoc在处理包含内联样式的大量知识库页面时能够产生更符合预期的输出结果。对于文档转换工具而言,在遵循标准与处理现实世界文档之间取得平衡是一个持续的过程,这次更新正是这种平衡的体现。
开发者在使用Pandoc进行HTML转换时,现在可以更放心地处理那些包含非标准但广泛使用的HTML结构的文档,特别是来自内容管理系统的文档。这一改进也展示了Pandoc作为文档转换工具对实际应用场景的适应能力。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。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
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
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00