WET-BOEW 4.0.84.1版本发布:关键修复与功能优化
WET-BOEW项目简介
WET-BOEW(Web Experience Toolkit for Building Effective Websites)是加拿大政府开发的一套开源Web前端框架,旨在帮助政府机构构建符合Web标准和可访问性要求的网站。该项目提供了一系列可重用的组件和工具,使开发者能够快速构建符合政府标准的Web应用。
4.0.84.1版本核心更新
本次发布的4.0.84.1版本是一个补丁更新,主要针对几个关键问题进行了修复,提升了框架的稳定性和兼容性。
1. Postback组件修复
在表单提交功能中,Postback组件修复了一个重要问题:之前版本中按钮提交者的值(submitter value)无法正确发送。这个问题会影响那些依赖提交按钮值进行后续处理的表单功能。修复后,开发者可以确保表单提交时能够正确捕获并发送按钮提交者的信息。
2. 脚手架组件改进
针对标签页界面(tabbed interface)中的details元素,修复了键盘导航的问题。在之前的版本中,当details元素嵌套在标签页界面内时,键盘操作可能无法正常工作。这一修复显著提升了可访问性,确保所有用户都能通过键盘完整地操作界面元素。
3. 核心功能优化
更新了src/core/helpers.js文件,提升了与jQuery 4的兼容性。这一改进为未来升级到jQuery 4奠定了基础,同时也确保了当前版本在使用jQuery时的稳定性。
已知问题说明
虽然本次更新带来了多项改进,但开发团队也发现了一个值得注意的问题:当同时使用数据清理插件和Postback插件时,在提交表单时会出现控制台错误。目前建议开发者避免同时使用这两个插件,等待后续版本修复。
技术实现细节
本次更新主要修改了以下文件:
- wet-boew.js和wet-boew.min.js这两个核心JavaScript文件
- sprites_share.png资源文件(该文件自v4.0.83版本以来一直存在问题)
对于关注安全性的开发者,项目还提供了子资源完整性(SRI)哈希值,可用于验证wet-boew.min.js文件的完整性。
总结
WET-BOEW 4.0.84.1版本虽然是一个小版本更新,但解决了几个关键问题,特别是表单提交和可访问性方面的改进。这些修复对于依赖WET-BOEW框架构建政府网站和应用的开发者来说尤为重要。开发团队持续关注框架的稳定性和兼容性,为开发者提供更可靠的Web开发工具。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
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~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava03GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0295- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









