CNPPopupController安装与配置指南
2025-04-18 09:23:36作者:郜逊炳
1. 项目基础介绍
CNPPopupController 是一个简单且多功能的类,用于在iOS应用中展示自定义弹窗。它支持多种展示方式,并且提供了丰富的选项来控制弹窗的展示和行为。这个项目适用于iOS 6至iOS 10版本。
主要编程语言:Objective-C(79.2%)和Swift(17.2%),此外还包括少量的Ruby代码(3.6%)。
2. 项目使用的关键技术和框架
- CocoaPods:用于项目的依赖管理。
- Objective-C和Swift:主要编程语言,用于实现弹窗的逻辑和界面。
- iOS SDK:使用iOS原生技术构建用户界面。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作:
- 安装最新版本的Xcode。
- 确保你的macOS系统满足Xcode的最低版本要求。
- 安装CocoaPods(如果尚未安装)。
安装步骤:
-
克隆项目到本地
打开终端,使用以下命令克隆项目:
git clone https://github.com/carsonperrotti/CNPPopupController.git -
创建一个新的iOS项目
打开Xcode,创建一个新的iOS项目。
-
设置CocoaPods
在你的项目根目录下,创建一个Podfile文件,并添加以下内容:
platform :ios, '10.0' use_frameworks! target 'YourProjectName' do pod 'CNPPopupController' end替换
YourProjectName为你的项目名称。 -
安装Pods
在终端中,导航到包含Podfile的目录,并执行以下命令:
pod installCocoaPods将自动下载并安装
CNPPopupController及其依赖项。 -
导入库
在你的Xcode项目中,打开你的主界面控制器文件,导入
CNPPopupController:@import CNPPopupController; -
使用CNPPopupController
创建一个弹窗,并展示它:
CNPPopupController *popup = [[CNPPopupController alloc] initWithContents:@[yourView]]; [popup presentPopupControllerAnimated:YES];替换
yourView为你想展示的自定义视图。
完成以上步骤后,CNPPopupController就已经安装并配置完毕,你可以开始在项目中使用它了。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
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++
649
270
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
297
111
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
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143