Jaspr框架v0.18.0版本发布:全面升级服务端渲染能力
Jaspr是一个基于Dart语言的现代化Web框架,专注于提供高效的服务端渲染(SSR)能力。它结合了Flutter的开发体验和传统Web框架的灵活性,让开发者能够使用Dart语言构建全栈Web应用。最新发布的v0.18.0版本带来了一系列重要更新,特别是在服务端渲染控制和样式系统方面进行了显著改进。
服务端渲染能力增强
本次更新对服务端渲染功能进行了重大升级,主要体现在请求处理方面:
-
响应结构重构:
renderComponent()方法现在返回一个包含状态码、响应体和头部的复合对象,取代了之前仅返回HTML字符串的简单设计。这种改变使得开发者可以更灵活地构建自定义HTTP处理器。 -
上下文扩展:新增了
context.url扩展getter,统一了客户端和服务端的URL访问方式。在服务端特别增加了headers、headersAll和cookies等扩展getter,方便开发者访问请求头信息。 -
响应控制:新增了
setHeader()、setCookie()和setStatusCode()等扩展方法,为服务端响应提供了更细粒度的控制能力。这些改进使得Jaspr在构建RESTful API或处理特殊HTTP场景时更加得心应手。
样式系统优化
Jaspr v0.18.0对样式系统进行了重要重构:
-
样式组统一:废弃了原先分散的样式组(如
Styles.box()、Styles.text()等),将所有样式属性统一整合到Styles()构造函数和.styles()方法中。这种改变简化了API设计,使样式编写更加直观。 -
边距处理改进:用更专业的
Padding和Margin类型取代了通用的EdgeInsets,使样式定义更加语义化。 -
新增样式属性:引入了
userSelect、pointerEvents和content等新属性,增强了样式控制能力。同时新增了maxContent、minContent、fitContent等尺寸单位,以及expression()方法,提供了更灵活的布局选项。
开发体验提升
-
代码规范工具:配套的
jaspr_lints包新增了'styles_ordering'代码检查规则和快速修复功能,帮助开发者保持一致的样式代码风格。 -
API简化:将
zIndex属性从Position中移出,直接作为Styles的属性,简化了API设计。
升级建议
对于现有项目升级到v0.18.0版本,开发者需要注意以下破坏性变更:
-
AppBinding中的currentUri已更名为currentUrl,返回类型也从Uri改为String。 -
renderComponent()方法的返回类型变更,需要调整相关代码以适应新的响应结构。 -
样式系统的变更虽然提供了向后兼容性,但建议逐步迁移到新的统一样式API,以获得更好的维护性和一致性。
Jaspr框架通过这次更新,进一步巩固了其在Dart服务端渲染领域的地位,为开发者提供了更强大、更灵活的工具集,同时也保持了框架的简洁性和易用性。这些改进使得Jaspr在构建现代化Web应用时更加得心应手,特别是在需要精细控制服务端渲染行为的场景下表现出色。
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-1.5暂无简介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
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
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