Haze 1.2.0版本发布:Compose模糊效果库的重大更新
项目介绍
Haze是一个专为Jetpack Compose设计的模糊效果库,它能够帮助开发者在Android应用中轻松实现各种高级模糊效果。与传统的模糊处理不同,Haze提供了更灵活、更高效的API,特别适合现代UI设计中常见的毛玻璃、背景模糊等视觉效果。
1.2.0版本核心更新
API命名优化
在1.2.0版本中,开发团队对API命名进行了重要调整,使其更加准确地反映功能本质:
Modifier.haze
更名为Modifier.hazeSource
- 更明确地表示这是模糊效果的来源Modifier.hazeChild
更名为Modifier.hazeEffect
- 更直观地表达这是应用模糊效果的修饰符HazeChildScope
更名为HazeEffectScope
- 更符合其作为模糊效果作用域的定位
这些变更虽然看起来不大,但对于代码的可读性和维护性有显著提升。旧API仍然保留但已被标记为废弃,开发者可以逐步迁移到新命名。
重叠模糊区域支持
1.2.0版本引入了对重叠模糊区域的支持,这是本次更新中最令人兴奋的功能之一。现在开发者可以在UI中创建多个模糊效果区域,这些区域可以相互重叠而不会产生视觉冲突或性能问题。
这项功能特别适合以下场景:
- 多个悬浮卡片同时显示模糊背景
- 复杂布局中不同层级的模糊元素叠加
- 实现更丰富的视觉层次和深度效果
版本化文档
为了提高开发者体验,Haze现在提供了版本化的文档网站。这意味着开发者可以轻松查阅特定版本的API参考和使用指南,避免了因版本差异导致的混淆。
技术实现亮点
多Haze节点支持
底层实现上,Haze现在支持将多个Haze节点附加到同一个HazeState上。这一改进使得重叠模糊效果成为可能,同时也为未来的功能扩展奠定了基础。
性能优化
1.2.0版本移除了扩展层大小的处理,简化了渲染流程。同时,团队还优化了懒加载机制,不再使用同步懒加载,这些改动都有助于提升库的运行效率。
升级建议
对于正在使用Haze的开发者,建议尽快升级到1.2.0版本。升级过程相对简单:
- 首先更新依赖版本
- 逐步将废弃的API替换为新命名的API
- 测试应用中的模糊效果是否正常工作
新版本特别适合需要复杂模糊效果交互的应用场景,如社交媒体的图片浏览、音乐播放器的背景效果等。通过利用重叠模糊区域功能,开发者可以创造出更具吸引力和专业感的用户界面。
总结
Haze 1.2.0通过API命名优化、新增重叠模糊区域支持和版本化文档等改进,进一步巩固了其作为Compose模糊效果首选库的地位。这些更新不仅提高了开发体验,也为创造更丰富的UI效果提供了更多可能性。对于追求精美视觉效果和流畅用户体验的Android开发者来说,这无疑是一个值得关注的升级。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0297Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++066Hunyuan3D-Omni
腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成00Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









