React Native Reusables 项目中 BottomSheet 组件的 Web 支持现状分析
在 React Native 生态系统中,React Native Reusables 项目提供了许多可复用的 UI 组件,其中 BottomSheet 组件是一个常见的交互元素。然而,开发者在使用过程中可能会遇到 Web 平台不支持的问题。
BottomSheet 组件在 React Native Reusables 项目中依赖于第三方库 react-native-bottom-sheet 实现。目前该库的稳定版本(v4.6.3)尚未提供 Web 平台支持,这是导致开发者遇到"Not implemented for web yet"警告的根本原因。
根据社区讨论,react-native-bottom-sheet 的 Web 支持计划将在 v5 版本中引入。对于急需跨平台支持的开发者,社区成员已经提出了解决方案。一种可行的方案是结合使用 react-native-bottom-sheet 和 Vaul 库,前者负责原生平台实现,后者处理 Web 端兼容性。这种混合方案可以创建一个通用的底部抽屉组件,覆盖所有目标平台。
对于仅针对原生平台的开发者,可以忽略 Web 支持警告,专注于移动端功能实现。BottomSheet 在 iOS 和 Android 平台上的功能是完全可用的,开发者可以正常调用相关 API 来控制抽屉的打开和关闭。
值得注意的是,React Native 生态系统中许多组件都存在类似的跨平台兼容性问题。开发者在选择 UI 组件时,应该仔细检查其支持的平台范围,特别是当项目需要同时支持移动端和 Web 端时。对于 BottomSheet 这类交互组件,平台间的行为差异也需要特别关注,以确保一致的用户体验。
随着 React Native 生态的不断发展,越来越多的组件开始提供全面的跨平台支持。开发者可以关注 react-native-bottom-sheet 的版本更新,等待官方 Web 支持的正式发布,或者考虑社区提供的临时解决方案来满足项目需求。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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 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
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