Taiga UI v4.25.0 版本发布:表格排序增强与字体缩放支持
项目简介
Taiga UI 是一个现代化的 Angular UI 组件库,专注于为开发者提供丰富、灵活且高性能的界面组件。它采用了模块化设计,支持按需加载,并且拥有完善的国际化支持。本次发布的 v4.25.0 版本带来了多项功能增强和问题修复,特别是在表格组件、字体缩放和表单验证等方面有显著改进。
核心功能更新
表格组件排序功能增强
在 addon-table 模块中,新增了一个输出事件,用于监听排序字段和排序方向的变化。这一改进使得开发者能够更灵活地处理表格排序逻辑,特别是在需要与后端交互进行数据排序的场景下尤为实用。新的事件接口提供了排序字段和方向两个关键参数,开发者可以基于这些信息实现更复杂的排序逻辑。
全局字体缩放支持
核心模块现在支持全局字体缩放功能,这是一个重要的无障碍特性。通过简单的配置,开发者可以让应用根据用户偏好或系统设置自动调整字体大小,提升应用的可访问性。这一功能特别适合需要支持多种设备和用户群体的企业级应用。
国际化与本地化
本次更新对白俄罗斯语翻译进行了完善,进一步提升了 Taiga UI 在多语言环境下的表现。国际化支持是现代 UI 框架的重要特性,Taiga UI 在这方面持续投入,确保开发者能够轻松构建支持多语言的应用程序。
组件改进与优化
Chip 组件动画优化
Kit 模块中的 Chip 组件现在为 Fade 动画提供了默认规则,使得开发者无需额外配置即可获得平滑的淡入淡出效果。这一改进简化了组件的使用,同时保持了高度的可定制性。
Tiles 组件重排策略
Tiles 组件新增了多种重排策略,使得开发者能够根据不同的布局需求选择合适的排列方式。这一增强特别适合构建复杂的仪表盘或内容管理系统,其中元素的动态排列是常见需求。
表单验证改进
UnfinishedValidator 现在支持动态验证消息,这意味着开发者可以根据不同的验证状态提供更有针对性的提示信息。这一改进显著提升了表单的用户体验,使得错误提示更加清晰和友好。
测试工具增强
测试模块新增了 Resize Observer 的 polyfill,解决了在某些测试环境中可能出现的兼容性问题。这一改进使得组件的尺寸变化相关测试更加可靠,特别是在跨浏览器测试场景下。
问题修复与性能优化
本次版本修复了多个关键问题,包括:
- 修复了核心模块中下拉菜单上下文 activeZone 的检查逻辑,现在只在菜单打开时进行检查,提高了性能
- 解决了禁用按钮上的指针事件问题,确保交互行为符合预期
- 优化了标题周围的冗余内边距问题,提升了布局的一致性
- 改进了暗黑模式在下拉菜单中的实现方式,现在使用 TUI_DARK_MODE 代替元素检测
- 修复了实验性 InputPhoneInternational 组件在国家代码检测方面的问题
- 解决了 ActionBar 组件背景色显示不正确的问题
- 恢复了 Checkbox、Radio 和 Switch 组件的外观模式支持
- 优化了 Files 组件在空状态下的显示逻辑
- 修复了输入框与文本的层级关系问题
- 改进了 Stepper 组件的字体大小设置
- 为 Card 组件添加了默认背景色
- 修复了 InputDateMulti 组件在首尾日期验证方面的问题
总结
Taiga UI v4.25.0 版本在功能增强和问题修复方面都取得了显著进展。特别是表格排序功能的增强和字体缩放支持的引入,为开发者提供了更多构建现代化、可访问性强的 Web 应用的工具。同时,大量的问题修复也提升了框架的稳定性和可靠性。对于正在使用或考虑使用 Taiga UI 的开发者来说,这个版本值得升级。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00