LanguagePack 的项目扩展与二次开发
2025-05-19 10:28:49作者:苗圣禹Peter
项目的基础介绍
LanguagePack 是一个为 AnySoftKeyboard 输入法提供的开源项目,它包含了多种语言包和主题,以支持输入法的国际化。该项目采用 mono-repo 风格,将所有的语言包和主题集中管理,便于开发者进行维护和扩展。
项目的核心功能
项目的核心功能是为 AnySoftKeyboard 输入法提供多样化的语言支持和定制化主题。每个语言包由两个模块组成:pack 和 apk。pack 模块包含键盘布局、词典、接收器等信息,而 apk 模块将这些信息打包成一个可安装的应用。
项目使用了哪些框架或库?
该项目主要使用了以下框架或库:
- Gradle:用于构建和自动化项目任务。
- Android SDK:提供 Android 开发所需的库和工具。
- ImageMagick:用于生成高质量的图标。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
AnySoftKeyboard/LanguagePack
├── api
├── base
├── buildSrc
├── configs
├── gradle
├── languages
│ ├── english
│ ├── arabic
│ ├── ...
├── quicktexts
├── scripts
├── themes
├── .gitignore
├── .java-version
├── LICENSE
├── Private_Play_Store.txt
├── README.md
├── build.gradle
├── circle.yml
├── gradle.properties
├── gradlew
├── gradlew.bat
├── key.store
├── old_repo
├── settings.gradle
languages目录下包含了所有语言包的源代码。themes目录包含了所有主题的源代码。buildSrc目录包含了自定义的 Gradle 插件和脚本。gradle目录包含了构建脚本和项目配置。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 添加新的语言包:开发者可以根据项目的文档,按照已有的语言包模板,创建新的语言包,为 AnySoftKeyboard 输入法提供更多语言支持。
- 定制化主题:开发者可以设计新的主题,包括键盘背景、图标样式等,以提升用户体验。
- 优化性能:针对不同的设备和操作系统版本,优化项目的性能,确保输入法的流畅运行。
- 增加新功能:开发者可以增加如手势输入、智能纠错等新功能,提升输入法的智能化水平。
- 本地化支持:为项目添加更多本地化语言,使其在全球范围内更具竞争力。
通过以上方向的扩展和二次开发,LanguagePack 项目将更好地服务于 AnySoftKeyboard 输入法的用户群体,同时也为开源社区贡献更多的价值。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
最新内容推荐
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 SAP S4HANA物料管理资源全面解析:从入门到精通的完整指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
321
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
179
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
641
251
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
244
86
暂无简介
Dart
610
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
311
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.04 K