edge-to-edge 开源项目安装与使用指南
1. 项目目录结构及介绍
欢迎使用 edge-to-edge 开源项目。本项目旨在支持应用实现边缘到边缘的显示效果,特别是在Android 15及以上版本中,优化UI展示,确保内容可以充分利用整个屏幕空间。下面是对该项目主要目录结构的概述:
-
src/main/java: 包含项目的主代码逻辑。这里通常有主要的Activity、Service或者处理边缘到边缘显示的核心类。 -
src/main/res: 存放项目资源,包括布局文件(layout)用于定义界面,绘制对象(drawable)以支持视觉元素,以及值(values)中的颜色、字符串等静态数据。对于边缘到边缘的支持,可能包含了自定义视图或布局样式。 -
AndroidManifest.xml: 应用程序的清单文件,声明了应用程序的组件、使用的权限、支持的最低API级别等关键信息。 -
build.gradle: 项目构建脚本,定义了依赖库、编译设置等,确保在正确的目标SDK上启用边缘到边缘特性。 -
README.md: 项目快速入门和简要说明,不过请注意,本指南将提供更详细的操作步骤。
2. 项目的启动文件介绍
项目启动通常从一个主要的Activity开始,假设该活动位于 src/main/java/com/example/app/MainActivity.java(路径可能会根据实际项目的包名而有所不同)。这个Activity是应用启动时首先加载的组件,它负责初始化界面和启动应用的主要功能。在实现边缘到边缘的效果时,这一文件中可能会包含以下关键代码片段:
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
// 确保应用支持边缘到边缘显示
if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.S) {
WindowCompat.setDecorFitsSystemWindows(getWindow(), false);
}
setContentView(R.layout.activity_main); // 设置主布局
}
3. 项目的配置文件介绍
AndroidManifest.xml
此文件是配置应用的基础,指定应用的名称、入口点(即启动Activity)、所需的权限等。对于边缘到边缘的功能,重要的是要确认目标SDK版本已设置为35或更高,以便系统默认启用该特性:
<manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
package="com.example.app">
<application
android:icon="@mipmap/ic_launcher"
android:label="@string/app_name"
android:theme="@style/AppTheme">
<!-- 主Activity -->
<activity
android:name=".MainActivity"
android:launchMode="singleTop"
android:windowSoftInputMode="adjustResize">
<intent-filter>
<action android:name="android.intent.action.MAIN" />
<category android:name="android.intent.category.LAUNCHER" />
</intent-filter>
</activity>
<!-- 其他组件定义 -->
</application>
<!-- 目标SDK版本需设置为35或以上 -->
<uses-sdk android:minSdkVersion="21" android:targetSdkVersion="35" />
</manifest>
build.gradle (Module: app)
此外,在构建脚本中添加必要的依赖项也是关键,虽然edge-to-edge作为一个概念,并没有特定的外部依赖列出于上述GitHub仓库中,但确保兼容性和最新特性的依赖应被正确配置:
plugins {
id 'com.android.application'
}
android {
compileSdk 35
defaultConfig {
applicationId "com.example.app"
minSdk 21
targetSdk 35
versionCode 1
versionName "1.0"
}
buildTypes {
release {
// 签名及最小化相关配置
}
}
}
dependencies {
implementation 'androidx.core:core-ktx:latest.version' // 根据实际需要添加核心库
implementation 'com.google.android.material:material:latest.version' // 如果涉及到Material Design相关功能
// 其他按需添加的库
}
请替换示例中的latest.version为实际发布的最新版本号,保证应用兼容性和功能完整性。记住,具体细节可能依据实际项目的不同而有所变化。
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