VisActor/VChart 1.13.6版本发布:图表功能优化与问题修复
项目简介
VisActor/VChart是一个功能强大的可视化图表库,提供了丰富的图表类型和灵活的配置选项。它基于Web技术构建,支持多种数据可视化场景,从基础的柱状图、折线图到复杂的地理地图、瀑布图等都能轻松实现。VChart以其高性能和易用性著称,是数据可视化领域的优秀解决方案。
版本亮点
瀑布图连接线优化
在1.13.6版本中,VChart对瀑布图的连接线(leaderLine)显示效果进行了优化。瀑布图是一种特殊的柱状图,用于展示数值的累积变化过程,常用于财务数据分析。连接线在瀑布图中起着连接各阶段数据的关键作用,帮助用户直观理解数据间的递进关系。本次优化提升了连接线的视觉表现,使其更加清晰美观。
漏斗图转化率文本自定义
新增了transformRatioText配置项,允许开发者自定义漏斗图工具提示中的转化率文本内容。漏斗图常用于展示转化流程中各阶段的转化率情况,如销售漏斗、用户行为分析等。通过这个新配置,开发者可以根据业务需求灵活调整转化率文本的显示格式,使其更符合具体场景的表达需求。
问题修复
地图缩放问题修复
修复了地图缩放时可能出现的错误问题。地图组件是VChart中的重要功能,支持地理数据的可视化展示。之前的版本在某些缩放操作下可能出现异常,影响用户体验。本次修复确保了地图缩放功能的稳定性和流畅性。
折线图标签显示优化
解决了当seriesField缺失时折线图标签显示异常的问题。折线图是数据分析中最常用的图表类型之一,用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。修复后,即使缺少系列字段配置,图表也能正常显示标签信息,提高了容错能力。
自定义标记组件修复
修复了自定义标记(customMark)在getVRenderComponents()方法中未能正确返回组件的问题。自定义标记功能允许开发者在图表中添加个性化元素,增强图表的表达能力。此修复确保了自定义标记组件能够被正确识别和操作。
技术改进
线性比例尺新增clamp支持
新增了对线性比例尺(linear scales)中clamp参数的支持。比例尺是数据可视化的核心概念,负责将数据值映射到视觉属性(如位置、颜色等)。clamp参数可以控制当输入值超出定义域时的行为,设置为true时会限制输出值在值域范围内,避免图表元素超出预期位置。
总结
VisActor/VChart 1.13.6版本在保持稳定性的同时,针对特定图表类型进行了优化,并修复了若干影响用户体验的问题。这些改进进一步提升了库的实用性和可靠性,为开发者构建数据可视化应用提供了更好的支持。无论是商业分析、科学研究还是日常数据展示,VChart都能提供专业级的可视化解决方案。
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-X1-7BSpark-Prover-X1-7B 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-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B 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).Dockerfile015
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