**React Native Android Widget 安装与使用指南**
本指南基于开源项目 react-native-android-widget,旨在帮助开发者快速理解和应用该库来构建Android小部件。
1. 项目目录结构及介绍
React Native Android Widget 的项目结构组织清晰,便于开发者快速定位所需文件。以下是主要的目录和文件介绍:
-
src: 包含核心的源代码文件,是实现Android小部件功能的地方。 -
example和example-expo: 提供了示例应用,分别支持原生React Native项目和Expo项目,帮助开发者了解如何使用此库。 -
script: 可能包含项目构建或脚本执行相关文件。 -
gitignore,.editorconfig,.gitattributes: 版本控制相关的配置文件。 -
package.json: 项目配置文件,定义了依赖项、scripts命令等。 -
tsconfig.json: TypeScript编译器配置文件,对于使用TypeScript的项目至关重要。 -
README.md: 项目的主要说明文档,包含了安装、使用方法和贡献指引。 -
LICENSE: 许可证文件,本项目采用MIT许可证。 -
CHANGELOG.md: 更新日志,记录了项目各版本的重要变动。
2. 项目启动文件介绍
虽然此库本身并不直接提供一个“启动文件”以运行整个应用,但使用它的开发流程通常始于你的React Native应用的入口点,通常是 index.js 或 main.js 文件。在应用中引入此库后,你需要在对应的React组件或应用逻辑中按需调用其API来创建和管理Android小部件。
如果你要进行快速测试或查看示例运行效果,可以先从 example 目录下启动项目。对于原生React Native环境,这通常涉及到使用 npm start 或 yarn start 并遵循项目文档中的指示进行。
3. 项目的配置文件介绍
package.json
- 重要字段:
dependencies: 列出了项目所需的依赖包,包括此小部件库自身。scripts: 提供了一系列自定义脚本来简化开发流程,如启动服务、构建等。name,version, 和description: 项目的基本信息。
tsconfig.json
- 针对TypeScript项目,此文件定义了编译选项,确保类型检查和编译过程符合项目需求。
.gitignore
- 列出不应被Git版本控制系统跟踪的文件或目录,如IDE配置文件、node_modules等。
LICENSE
- MIT许可证文件,规定了软件的使用、复制、修改和分发条款。
通过理解这些关键文件和目录,开发者能够更有效地集成和利用 react-native-android-widget 来为他们的React Native应用添加Android小部件功能。记得参考项目文档中的详细说明和例子,以获得最佳实践和深入理解。
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-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