CCC 的安装和配置教程
2025-05-23 10:24:54作者:宣海椒Queenly
项目的基础介绍和主要的编程语言
CCC(Currency Converter Calculator)是一个货币转换器和计算器的开源项目,它支持Android、iOS和后端,利用Kotlin多平台的优势开发而成。该项目允许用户快速进行货币转换和数学运算。主要编程语言包括Kotlin和Swift。
项目使用的关键技术和框架
项目采用以下关键技术和框架:
- Kotlin Multiplatform (KMP): 允许开发者用单一的代码库编写可以在多个平台(如Android、iOS和后端)上运行的应用程序。
- Ktor: 用于后端服务器和网络通信的框架。
- MVVM 架构: 模型-视图-视图模型(Model-View-ViewModel)架构模式,用于帮助分离业务逻辑和用户界面。
- StateFlow: 用于在Kotlin中管理状态和事件的库。
- SQLDelight: 用于数据库访问的轻量级框架。
- Combine: 用于在Swift中处理异步事件的框架。
项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的开发环境满足以下要求:
- 安装了最新版本的Android Studio。
- 安装了Xcode 13.0或更高版本(对于iOS开发)。
- 确保您的系统中已安装了Git。
安装步骤
-
克隆项目
打开终端或命令提示符,运行以下命令以克隆CCC项目:
git clone https://github.com/Oztechan/CCC.git cd CCC git submodule update --init --recursive这将下载项目及其所有子模块。
-
配置Android项目
使用Android Studio打开
CCC/android/app目录。在打开项目时,选择android:app作为启动模块。 -
配置iOS项目
打开Xcode,然后打开
CCC/ios/CCC.xcworkspace。在包解析完成后,您就可以运行iOS项目了。 -
运行后端
在终端中,导航到项目根目录,并运行以下命令以启动后端服务器:
./gradlew :backend:run -
进行测试
当您运行应用程序时,所有API调用可能会失败,因为私有URL不会公开共享。如果想要使用真实的API调用进行测试,需要将
com.oztechan.ccc.common.core.network.api.backend.BackendApiImpl和com.oztechan.ccc.common.core.network.api.premium.PremiumApiImpl中的getConversion方法替换为实际的API调用。
按照以上步骤操作,您应该能够成功安装并运行CCC项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
225
251
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868