悬浮窗框架:轻松实现自定义悬浮窗
项目介绍
悬浮窗框架(EasyWindow)是一个开源的Android库,旨在简化悬浮窗的创建和管理。无论是需要在应用内部显示的局部悬浮窗,还是需要跨应用显示的全局悬浮窗,EasyWindow都能提供强大的支持。通过简单的API调用,开发者可以轻松实现自定义悬浮窗,满足各种复杂的需求。
项目地址:Github
博客地址:悬浮窗需求终结者
项目技术分析
EasyWindow框架基于Android的WindowManager API,提供了高度封装的接口,使得创建和管理悬浮窗变得异常简单。框架支持Java和Kotlin两种语言,兼容Gradle 7.0及以上版本,并且提供了丰富的配置选项,几乎涵盖了所有WindowManager的参数。
集成步骤
-
配置远程仓库:
- Gradle 7.0以下:在
build.gradle文件中加入allprojects { repositories { maven { url 'https://jitpack.io' } } } - Gradle 7.0及以上:在
settings.gradle文件中加入dependencyResolutionManagement { repositories { maven { url 'https://jitpack.io' } } }
- Gradle 7.0以下:在
-
添加依赖: 在项目app模块下的
build.gradle文件中加入android { compileOptions { targetCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8 sourceCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8 } } dependencies { implementation 'com.github.getActivity:EasyWindow:10.62' }
项目及技术应用场景
EasyWindow框架适用于多种场景,包括但不限于:
- 应用内提示:在应用内部显示临时的提示信息,如操作成功提示、错误提示等。
- 全局悬浮窗:在应用外部显示悬浮窗,如录屏工具、悬浮球等。
- 交互式悬浮窗:创建可交互的悬浮窗,如悬浮按钮、悬浮菜单等。
项目特点
1. 简单易用
EasyWindow提供了简洁的API,开发者只需几行代码即可创建和管理悬浮窗。无论是Java还是Kotlin,都能轻松上手。
2. 高度可定制
框架支持多种配置选项,包括悬浮窗的宽度、高度、显示重心、偏移量、触摸事件、背景阴影等。开发者可以根据需求灵活调整悬浮窗的外观和行为。
3. 兼容性强
EasyWindow兼容Gradle 7.0及以上版本,支持Java 8,确保在不同版本的Android系统上都能稳定运行。
4. 丰富的API
框架提供了丰富的API,包括悬浮窗的显示、隐藏、取消、回收等操作,以及静态方法来管理所有悬浮窗。开发者可以轻松实现复杂的功能需求。
5. 开源社区支持
作为开源项目,EasyWindow拥有活跃的社区支持,开发者可以在Github上提交问题和建议,与其他开发者共同完善框架。
结语
悬浮窗框架(EasyWindow)是一个强大且易用的Android库,无论是新手还是资深开发者,都能从中受益。如果你正在寻找一个简单高效的方式来实现自定义悬浮窗,那么EasyWindow绝对是你的不二之选。赶快访问Github项目地址,开始你的悬浮窗开发之旅吧!
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0105
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00