BootstrapBlazor 9.6.2版本发布:表格增强与本地化改进
BootstrapBlazor是一个基于Blazor的企业级UI组件库,它提供了丰富的组件和功能,帮助开发者快速构建现代化的Web应用。本次发布的9.6.2版本带来了一系列功能增强和问题修复,特别是在表格组件和本地化支持方面有显著改进。
核心功能增强
表格组件功能扩展
-
键盘导航支持:新增了
EnableKeyboardNavigationCell参数,允许开发者启用表格单元格的键盘导航功能,提升了用户操作体验。 -
导出Excel优化:
- 新增
IgnoreWhenExport参数,可以指定某些列在导出Excel时被忽略 - 改进了Excel导出时的模型验证逻辑,现在可以跳过对Excel模型的验证
- 新增
-
高级筛选功能:新增了
Filter组件,为表格提供了更强大的筛选能力,同时为多条件筛选增加了StringComparison参数,支持更灵活的字符串比较方式。
本地化与多语言支持改进
本地化服务新增了GetStringFromBaseType方法,现在支持从基类获取本地化字符串资源。这一改进使得在继承体系下的本地化资源管理更加灵活和强大。
交互体验优化
-
下拉选择组件改进:Select组件新增了
IsAutoClearSearchTextWhenCollapsed参数,可以控制在折叠时是否自动清除搜索文本,提升了用户搜索体验。 -
错误处理增强:修复了Layout中自定义
OnErrorHandleAsync处理器无效的问题,现在开发者可以更灵活地处理应用中的错误。 -
导航功能修复:解决了
NavigateTo扩展方法无效的问题,确保了页面导航的可靠性。
开发者体验提升
-
全屏按钮文档:新增了
FullScreenOption的详细文档,帮助开发者更好地使用全屏功能。 -
性能优化:虽然本次更新没有明确的性能改进说明,但从功能增强和问题修复来看,整体用户体验和开发效率都有所提升。
BootstrapBlazor 9.6.2版本通过这些改进,进一步巩固了其作为企业级Blazor UI组件库的地位。特别是表格组件的持续增强,使其在处理复杂数据展示和交互场景时更加得心应手。对于正在使用或考虑采用BootstrapBlazor的团队来说,这个版本值得升级。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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-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
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