Why Did You Render项目中的React 18兼容性问题解析
在React生态系统中,Why Did You Render是一个广受欢迎的性能优化工具,它帮助开发者识别不必要的组件重新渲染。随着React 18的发布,许多开发者在使用Why Did You Render时遇到了一个常见的兼容性问题。
问题背景
React 18引入了一个重大的API变更:移除了传统的ReactDOM.render方法,取而代之的是新的createRoot API。这个变更旨在支持React 18的新特性,如并发渲染。当开发者在使用Why Did You Render的旧版本时,控制台会显示警告信息,提示ReactDOM.render已不再支持。
技术细节
在React 17及更早版本中,应用的挂载方式是通过ReactDOM.render方法完成的。而在React 18中,新的并发渲染特性要求使用createRoot API来初始化应用。Why Did You Render作为一个深度集成React渲染过程的工具,需要适应这一变化。
解决方案
Why Did You Render团队在v10.0.0版本中解决了这一兼容性问题。新版本完全支持React 18的createRoot API,消除了控制台警告,并确保工具能够继续正常工作。升级到最新版本后,开发者可以:
- 继续使用Why Did You Render的所有功能
- 获得完整的React 18特性支持
- 避免因API变更导致的性能分析偏差
升级建议
对于正在使用Why Did You Render的开发者,建议尽快升级到v10.0.0或更高版本。升级过程通常只需更新package.json中的版本号并重新安装依赖即可。升级后,原有的配置和用法基本保持不变,但可以获得更好的React 18兼容性。
总结
React生态系统的演进带来了性能的提升和新特性的增加,但也需要配套工具的及时跟进。Why Did You Render团队迅速响应React 18的变化,确保了开发者可以无缝地继续使用这一有价值的性能分析工具。保持工具链的更新是获得最佳开发体验的重要一环。
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