WET-BOEW项目升级:jQuery 4兼容性与Bootstrap安全更新
WET-BOEW作为加拿大政府Web体验工具包的核心项目,近期迎来了重要的技术升级。本文将深入分析项目升级的技术细节,特别是针对jQuery 4的兼容性改进和Bootstrap安全更新的关键内容。
技术升级背景
随着jQuery 4.0版本的发布,许多依赖jQuery的前端项目需要进行适配性调整。WET-BOEW项目基于Bootstrap 3.4.1构建,而新发布的Bootstrap 3.4.4版本不仅修复了安全漏洞,还提供了对jQuery 4的兼容支持。此次升级主要解决了以下问题:
- 修复了Bootstrap中的CVE-2024-6485安全漏洞
- 实现了对jQuery 4的兼容支持
- 移除了对Internet Explorer的兼容性代码
Bootstrap升级细节
Bootstrap 3.4.4版本由社区维护分支提供,主要变更包括:
- 完全移除了IE相关代码,简化了代码库
- 更新了jQuery依赖检测逻辑,支持jQuery 4
- 修复了已知的安全漏洞
- 提供了多种安装方式支持(npm、bower、CDN等)
项目团队还同步维护了bootstrap-sass分支,确保SASS预处理器的兼容性。这些变更使得WET-BOEW能够在现代浏览器环境中更安全、更高效地运行。
jQuery 4兼容性实现
jQuery 4移除了许多在jQuery 3中已标记为废弃的API方法,这导致部分WET-BOEW功能出现兼容性问题。项目团队通过以下方式实现了平滑过渡:
- 将jquery-validation插件从1.19.5升级至1.21.0版本
- 替换废弃的$.isArray调用为标准的Array.isArray
- 更新了已废弃的isFunction方法调用
- 对其他jQuery 4不兼容的API进行了适配性修改
值得注意的是,团队最初考虑移除Modernizr加载器,但在深入分析后发现Modernizr在动态加载核心依赖脚本(如表单验证、图表库等)方面仍发挥着重要作用。最终采用了更为保守的兼容性方案,保留了Modernizr的核心功能。
技术实现考量
在升级过程中,开发团队面临了几个关键技术决策点:
-
Modernizr的保留:虽然Modernizr最初主要用于浏览器特性检测和IE兼容,但在WET-BOEW中它还承担着动态脚本加载的重要职责。直接移除会导致多个核心功能失效。
-
渐进式升级策略:团队采用了最小化修改原则,只替换确实不兼容的API调用,而不是大规模重构代码,这降低了升级风险。
-
依赖管理:除了Bootstrap本身,团队还确保了所有相关依赖(如bootstrap-sass)的同步更新,维护了完整的工具链支持。
升级影响与建议
对于使用WET-BOEW的项目,此次升级带来以下影响:
- 不再支持Internet Explorer浏览器
- 需要确保项目中的jQuery版本为4.x
- 表单验证等核心功能依赖的脚本加载机制保持不变
- 整体性能和安全性的提升
建议现有项目在升级前进行充分测试,特别是涉及以下场景:
- 自定义插件中使用了jQuery废弃API
- 依赖Modernizr进行浏览器特性检测的代码
- 与表单验证、图表等核心功能的交互逻辑
此次升级为WET-BOEW项目奠定了更现代化的技术基础,使其能够更好地适应未来的Web开发需求,同时确保了核心功能的稳定性和安全性。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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