PersistentStorageSerializable 使用指南
项目目录结构及介绍
开源项目 PersistentStorageSerializable 的目录结构设计精简而有序,旨在支持Swift应用中的偏好设置(App设置)序列化到系统UserDefaults或磁盘上的Property List文件中。以下是一般化的目录结构示例,具体版本可能会有所不同:
-
Sources
- 包含核心库代码,这里主要有着
PersistentStorageSerializable.swift,定义了使类型能够序列化与反序列化至UserDefaults或Plist的协议。 - 可能还会有
UserDefaultsStorage.swift和PlistStorage.swift,用于管理不同类型的存储方式。 Reflection.swift或相关文件可能用于实现反射功能,帮助处理属性的读写。
- 包含核心库代码,这里主要有着
-
Example
示例项目所在的目录,包含了如何在真实场景中使用该框架的实例代码。 -
Carthage / Podspec
相关依赖管理和安装配置文件,对于通过Carthage或CocoaPods集成项目至关重要。 -
LICENSE
许可证文件,说明了项目的MIT许可证条款。 -
README.md
项目的简介,快速入门指导,包括安装步骤、基本使用方法等。
项目的启动文件介绍
虽然没有特定命名为“启动文件”的文件,但当集成到你的应用程序时,第一个交互点通常是在你的项目中导入PersistentStorageSerializable框架,并在你需要保存或读取设置的地方开始使用它。一个简单的“启动”点可能是你的App Delegate或任何初始化设置的类,在那里你可以创建遵循PersistentStorageSerializable协议的对象并调用其persist()方法来保存数据,或者使用init(from:)进行加载。
import PersistentStorageSerializable
class AppDelegate: UIResponder, UIApplicationDelegate {
func application(_ application: UIApplication, didFinishLaunchingWithOptions launchOptions: [UIApplication.LaunchOptionsKey: Any]?) -> Bool {
// 初始化并使用一个自定义设置对象
let mySettings = MyCustomSettings()
// 设置一些值
mySettings.someSetting = true
// 保存到UserDefaults
mySettings.persist()
// 加载设置
let loadedSettings = try? MyCustomSettings(from: UserDefaults.standard)
// 使用loadedSettings
return true
}
}
这里的MyCustomSettings是你自己定义的一个遵循PersistentStorageSerializable协议的类或结构体。
项目的配置文件介绍
在PersistentStorageSerializable项目中,并没有传统意义上的单一“配置文件”,其配置更多是基于代码的方式。如果你想要自定义存储行为,比如映射属性名到UserDefaults的键,这通常是通过覆盖persistentStorageKey(for:)函数在你的类或结构体中完成的。此外,CocoaPods的Podfile或Carthage的相关文件可以视为项目外部配置的一部分,它们决定了如何引入这个库到你的项目中。
例如,若要在Podfile中配置此库,只需添加这一行:
pod 'PersistentStorageSerializable'
并且确保执行pod install以安装依赖。
综上所述,虽然本项目不直接提供典型的配置文件,但它的灵活性和简洁性使得开发者可以通过代码灵活地配置和控制持久化过程。
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