推荐开源项目：AiForms.SettingsView
在为Xamarin.Forms应用开发设置界面时，寻找一个灵活且功能强大的表格视图组件是非常重要的。这就是我们要向您介绍的AiForms.SettingsView。这是一个专为Android和iOS设计的可定制的表格视图库，它提供了丰富的样式选项和交互特性，让您的设置界面焕然一新。
项目介绍
AiForms.SettingsView是一个灵活的TableView实现，专门为设置页面而设计。它允许开发者轻松设置分隔线颜色、选中单元格颜色，并支持向上向下滚动。此外，每个段落可以独立控制可见性，还可以添加自定义脚部和头部视图。对于单元格，它提供了多种预设样式，包括图标缓存、圆角调整以及数据模板选择器等强大功能。
项目技术分析
项目基于.NET Standard框架，实现了跨平台兼容性。在iOS上，通过AiForms.Renderers.iOS.SettingsViewInit.Init()初始化，在Android上则是AiForms.Renderers.Droid.SettingsViewInit.Init()。此外，它利用了Xamarin.Forms的DataTemplate和DataTemplateSelector，让您可以为不同的段和单元格自定义视图。拖放排序功能在特定的段内是可用的，这大大增强了用户体验。
应用场景
这个项目适用于任何需要创建美观且用户友好的设置页面的Xamarin.Forms应用程序。无论是在移动设备还是平板电脑上，都能够提供一致的视觉效果。其丰富的自定义选项使得它可以适应各种设计风格和业务需求，从简单的开关配置到复杂的多步骤设置流程都能游刃有余。
项目特点
- 高度可定制化 - 支持设置背景色、分割线颜色、选定颜色，以及字体大小和颜色。
- 灵活的段落操作 - 段落可以独立显示或隐藏，支持自定义头尾视图。
- 多种单元格类型 - 提供多种预设的单元格样式（如按钮、切换开关、输入框等）。
- 拖放排序 - 允许用户在某些段内自由调整元素顺序。
- 数据绑定友好 - 支持Xamarin.Forms的数据绑定和命令，方便与业务逻辑集成。
为了更好地展示其功能，项目还提供了一个示例视频，您可以通过YouTube链接观看。
安装 AiForms.SettingsView 单独只需一行NuGet命令，无需复杂的配置，使它成为开发者快速构建设置页面的理想工具。
Install-Package AiForms.SettingsView
立即尝试AiForms.SettingsView，提升您的Xamarin.Forms应用的设置体验吧！
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager（推理记忆数据管理器），是一款以KV Cache为中心的推理加速套件，其融合了多类型缓存加速算法工具，分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据，扩大推理上下文窗口，以实现高吞吐、低时延的推理体验，降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
- Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型，并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型，它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色，旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
docs
kernel
pytorch
ops-math
openHiTLS
flutter_flutter
ohos_react_native
RuoYi-Vue3
cangjie_compilerCangjie-Examples