uni-z-paging 2.8.6版本发布:消息记录流式输出与虚拟列表优化
uni-z-paging是一款专为uni-app开发的高性能分页组件,它提供了强大的分页加载、下拉刷新、上拉加载更多等功能,同时支持虚拟列表渲染,能够显著提升长列表的渲染性能。在最新发布的2.8.6版本中,uni-z-paging带来了多项重要更新和优化,特别是新增了消息记录模式的流式输出功能,以及对虚拟列表在各种场景下的稳定性提升。
消息记录模式流式输出功能
2.8.6版本新增了消息记录模式的流式输出功能,这一功能模拟了类似智能问答系统的回答方式,能够为用户提供更加流畅的交互体验。在实际应用中,这一特性特别适合需要实时展示对话内容的场景,如即时通讯、客服系统等。
流式输出的实现原理是通过逐步渲染消息内容,而不是一次性加载所有消息。这种方式不仅能够减轻初始渲染压力,还能为用户提供更加自然的交互体验。开发者可以通过简单的配置即可启用这一功能,无需关心底层实现细节。
HBuilderX代码文档提示支持
为了提高开发效率,2.8.6版本为z-paging及其公共子组件添加了对HBuilderX代码文档提示的支持。这意味着开发者在HBuilderX中使用z-paging时,可以获得智能的代码补全和API文档提示,大大减少了查阅文档的时间,提升了开发体验。
虚拟列表稳定性增强
虚拟列表是uni-z-paging的重要特性之一,它通过只渲染可视区域内的列表项来大幅提升长列表的性能。在2.8.6版本中,针对虚拟列表做了多项优化:
-
新增了
virtual-in-swiper-slot属性,专门解决在Vue3+环境下(特别是微信小程序和QQ小程序),当z-paging位于swiper-item中且使用非内置列表写法时,无法正确获取slot插入的cell高度的问题。这一改进使得虚拟列表在更复杂的布局结构中也能稳定工作。 -
修复了在子组件内使用z-paging虚拟列表无效的问题,扩展了虚拟列表的使用场景。
-
优化了虚拟列表在微信小程序高版本基础库中的兼容性,消除了
wx.getSystemInfoSync is deprecated的警告提示。
滚动事件增强与性能优化
2.8.6版本对滚动相关功能也做了多项改进:
-
@scrolltolower和@scrolltoupper事件现在支持nvue环境,为原生渲染提供了更好的支持。 -
优化了这两个事件在倒置的消息记录模式下的触发逻辑,使其行为更加符合预期。
-
修复了
scrollIntoViewById方法在微信小程序+vue3环境中无效的问题,确保了滚动定位功能的可靠性。
鸿蒙Next性能优化
针对鸿蒙Next系统,2.8.6版本特别优化了下拉刷新的性能表现。通过底层实现的调整,使得在鸿蒙Next设备上,下拉刷新动画更加流畅,响应更加及时,提升了整体用户体验。
总结
uni-z-paging 2.8.6版本通过新增消息记录流式输出功能、增强虚拟列表稳定性、完善滚动事件支持和优化性能表现,为开发者提供了更加强大和易用的分页解决方案。这些改进不仅扩展了组件的应用场景,也提升了在各种环境下的稳定性和性能表现,是uni-app开发者构建高性能列表页面的理想选择。
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