MASA.Blazor 1.9.0-beta.2版本发布:性能优化与功能增强
MASA.Blazor是一个基于Blazor技术栈的企业级UI组件库,它提供了丰富的组件和现代化的设计风格,帮助开发者快速构建高质量的Web应用。本次发布的1.9.0-beta.2版本带来了一系列改进和优化,主要集中在性能提升、bug修复和功能增强三个方面。
核心优化与改进
1. 代码精简与构建优化
开发团队移除了未使用的JavaScript文件,并优化了打包配置,将tsconfig和package文件排除在最终打包产物之外。这种优化减少了最终部署包的体积,提升了应用的加载速度,特别是在网络条件不佳的环境下效果更为明显。
2. 时间选择器交互优化
针对移动端服务器渲染场景下的时间选择器(TimePicker)组件进行了改进。修复了在移动设备上点击"小时"选项后不会自动跳转到"分钟"选择的问题,提升了移动端用户的操作体验。
3. 数据表格分组功能增强
数据表格(DataTable)的分组功能得到了改进,现在确保当数据未被缓存时,分组默认会保持展开状态。这一改进使得数据展示更加直观,减少了用户手动展开分组的操作。
技术架构改进
1. JS互操作机制优化
对JavaScript互操作(JSInterop)机制进行了重构,引入了唯一ID标识来更好地跟踪和管理互操作调用。这种改进不仅提高了调试效率,还能更精准地移除不再需要的互操作引用,避免潜在的内存泄漏问题。
2. 按钮状态管理修复
修复了由于之前版本变更导致的按钮(Button)组件状态管理问题。现在按钮的点击状态能够正确反映用户操作,确保了交互反馈的即时性和准确性。
新增功能特性
1. 页面栈滚动控制
页面栈(PageStack)组件新增了滚动控制功能。当推送第一个页面到栈时,会自动阻止页面滚动,这种设计特别适合移动端全屏页面切换场景,避免了页面切换时的视觉干扰。
2. 非持久化标签页支持
页面栈组件现在支持将特定标签页配置为非持久化模式。这意味着开发者可以根据业务需求,灵活控制哪些页面需要保持状态,哪些页面在关闭后应该完全销毁,从而优化内存使用。
3. 国际化强制更新机制
国际化(MI18n)功能增加了基于事件的强制更新机制。当通过事件触发时,可以强制刷新国际化内容,确保界面语言切换的即时性和一致性,特别适合需要实时响应语言变化的场景。
总结
MASA.Blazor 1.9.0-beta.2版本通过一系列优化和改进,进一步提升了组件的稳定性、性能和用户体验。从底层的JS互操作机制优化,到上层的页面栈和国际化功能增强,都体现了开发团队对产品质量和开发者体验的持续关注。这些改进使得MASA.Blazor在企业级应用开发中更具竞争力,也为开发者提供了更加强大和灵活的工具集。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00