Lawnicons 项目使用教程
2024-09-16 17:52:29作者:魏献源Searcher
1. 项目介绍
Lawnicons 是一个由 Lawnchair 团队开发并由社区支持的图标包项目。最初作为 Lawnchair 12 Alpha 5 及以上版本的附加组件,用于实现主题图标,现在可以在多个启动器上使用。Lawnicons 旨在为用户提供丰富的主题图标,以美化他们的主屏幕和应用抽屉。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了以下工具:
- Git
- Android Studio
2.2 克隆项目
首先,克隆 Lawnicons 项目到本地:
git clone https://github.com/LawnchairLauncher/lawnicons.git
2.3 导入项目
- 打开 Android Studio。
- 选择
File->Open,然后导航到你克隆项目的目录并选择lawnicons文件夹。 - 等待 Android Studio 完成项目的导入和构建。
2.4 运行项目
- 连接你的 Android 设备或启动模拟器。
- 在 Android Studio 中,点击
Run按钮(绿色三角形)。 - 选择你的设备或模拟器,等待应用安装并启动。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 自定义图标
Lawnicons 允许用户自定义图标,以匹配他们的主题风格。以下是如何启用主题图标的步骤:
- 打开 Lawnchair 启动器。
- 进入
Home Settings->General->Icon Style。 - 选择
Themed Icons,然后选择Home screen或Home screen and App Drawer。
3.2 贡献图标
如果你有设计技能,可以为 Lawnicons 贡献新的图标。以下是贡献图标的步骤:
- 访问 Lawnicons GitHub 页面。
- 查看
Contributing指南,了解如何提交你的图标。 - 提交你的图标,并等待审核。
4. 典型生态项目
4.1 Lawnchair 启动器
Lawnicons 主要用于 Lawnchair 启动器,这是一个高度可定制的 Android 启动器,允许用户自定义他们的主屏幕和应用抽屉。
4.2 其他图标包
除了 Lawnicons,还有许多其他图标包可以与 Lawnchair 启动器一起使用,例如:
这些图标包可以进一步增强你的主屏幕外观。
通过本教程,你应该能够快速启动并使用 Lawnicons 项目,并了解如何为该项目贡献内容。希望你能享受自定义图标的乐趣!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
openEuler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。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (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
1.32 K
744
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134