MASA.Blazor 1.9.0-rc.1 版本深度解析
MASA.Blazor 是一个基于 Material Design 的 Blazor 组件库,它为开发者提供了丰富的 UI 组件和交互体验。1.9.0-rc.1 版本作为候选发布版,带来了多项重要更新和改进,包括全新组件、功能增强和问题修复。
核心更新内容
全新组件:Tour 引导式游览
本次版本引入了基于 Driver.js 的 Tour 组件,这是一个强大的用户引导工具。开发者可以通过简单的配置,为应用添加分步引导功能,帮助新用户快速熟悉界面操作。Tour 组件支持自定义步骤内容、高亮目标元素以及灵活的导航控制,特别适合复杂应用的上手引导。
组件功能增强
Cascader 级联选择器现在支持绑定 List 类型的值,为多选场景提供了更好的支持。同时新增了 TItemValue 泛型参数,使类型系统更加完善。
ECharts 图表组件新增了自定义加载选项的支持,开发者现在可以更灵活地控制图表加载时的视觉效果,提升用户体验。
InfiniteScroll 无限滚动组件优化了加载逻辑,现在会在仍有空间时自动加载下一页内容,减少了用户手动触发的次数。
List 列表组件新增了 Slim 参数,可以显著减少水平空间占用,特别适合在紧凑布局中使用。
PageStack 页面堆栈组件进行了多项改进:
- 支持在推送新页面时移除顶部页面
- 首次推送页面时阻止滚动
- 允许特定标签页设置为非持久化
- 改进了 URI 替换查询参数的处理
PdfJS 组件新增了 MaxImageSize 参数,用于控制图像渲染的大小限制,有助于优化大文档的显示性能。
Tooltip 工具提示组件进行了多项优化:
- 新增 Text 参数简化纯文本提示的使用
- 支持在容器内使用 'parent' 作为激活器
- 默认位置改为顶部显示
交互体验提升
SlideGroup 滑动组和Window 窗口组件现在都支持触摸滑动操作,显著提升了移动端用户体验。
NavigationDrawer 导航抽屉在 Bottom 属性设置时禁用了触摸展开功能,避免了误操作。
重要问题修复
本次版本修复了多个影响用户体验的问题:
- Activatable 组件默认显示触发内容的问题
- 点击事件传播处理不当的问题
- DataTable 分组时展开状态不正确的问题
- Treeview 组件值可为空的处理
- TimePicker 在移动端服务器模式下点击小时不自动跳转分钟的问题
架构优化
PdfMobileViewer 组件已迁移到独立项目 MASA.Blazor.JSComponents.PdfJS 中,使核心库更加轻量。开发者如需使用该组件,需要单独引用新包。
JSInterop 改用了唯一 ID 进行跟踪和移除,提高了 JavaScript 互操作的可靠性和性能。
升级指南
升级时需要注意以下变更:
- Cascader 组件新增了 TItemValue 泛型参数
- PdfMobileViewer 组件需要单独安装新包
- PageStack 组件的 TabbedPatterns 和 SelfPatterns 属性已被 TabRules 替代
总结
MASA.Blazor 1.9.0-rc.1 版本在功能丰富性、用户体验和稳定性方面都有显著提升。特别是新增的 Tour 组件和多项交互优化,使开发者能够构建更加专业和易用的 Blazor 应用。建议开发者评估这些新特性,为正式版本的升级做好准备。
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。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0115
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