React Native ART SVG 15.11.0版本发布:支持React Native 0.77及布局优化
React Native ART SVG是一个用于在React Native应用中渲染SVG图形的开源库,它基于React Native的ART模块构建,提供了对SVG标准的完整支持。该库允许开发者在移动应用中高效地展示矢量图形,同时保持图形的清晰度和可伸缩性。
版本亮点
最新发布的15.11.0版本主要围绕React Native 0.77的兼容性进行了优化,并解决了新架构下的一些关键问题:
-
新架构布局改进:在新架构下,
onLayout事件现在只会触发一次,并且能够提供准确的尺寸信息,这解决了之前可能出现的多次触发和尺寸不准确的问题。 -
颜色处理优化:修复了
currentColor属性的溢出问题,确保颜色值能够正确传递和应用。 -
代码生成增强:新增了iOS组件提供器的代码生成支持,简化了iOS平台的集成过程。
-
自定义阴影节点:引入了自定义阴影节点的功能,为开发者提供了更多的渲染控制选项。
技术细节
布局系统改进
在新版本中,团队针对React Native 0.77的Yoga布局引擎进行了适配,使用了yoga::StyleLength替代了之前的yoga::value实现。这一改变使得布局计算更加精确,特别是在处理SVG元素的尺寸和位置时。
颜色系统修复
修复了两个与currentColor相关的问题:
- 解决了颜色值溢出的问题,确保颜色值在传递过程中不会丢失精度
- 修复了颜色值可能出现的陈旧值问题,保证颜色能够及时更新
构建系统优化
- 移除了AndroidManifest.xml中不必要的包声明
- 优化了CMake构建标志,提高了跨平台构建的兼容性
- 从podspec中移除了不必要的metal文件引用
开发者体验提升
-
ID引用支持:现在支持使用单引号包裹ID值,提高了SVG标记的灵活性。
-
测试示例更新:测试示例项目已升级到React Native 0.77.0-rc.6版本,方便开发者参考最新实现。
-
代码质量改进:重构了ESLint禁用注释,使其与最新配置保持一致,提高了代码可维护性。
总结
React Native ART SVG 15.11.0版本是一个以兼容性和稳定性为主的更新,特别针对React Native 0.77进行了优化。新版本解决了新架构下的关键布局问题,改进了颜色处理系统,并增强了开发者的使用体验。对于正在使用或计划使用SVG功能的React Native开发者来说,这个版本提供了更好的稳定性和性能表现。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C038
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0117
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