探索共享转场的魅力:fast-transition,让你的应用焕然一新!
探索共享转场的魅力:fast-transition,让你的应用焕然一新!
随着用户体验的不断升级,流畅且富有设计感的转场动画已成为现代App不可或缺的一部分。今天,我们向开发者和设计师隆重推荐——fast-transition,一个专为Android平台打造的共享元素转场库,它能让你的应用瞬间拥有了如小红书、Lemon8般优雅的过渡效果,只需几行代码,就能让你的应用界面交互跃升一级。
项目介绍
fast-transition 是一款轻量级且高度定制化的共享元素转场工具箱,旨在简化开发者的努力,使其能够快速实现复杂的视觉转换。这个开源项目由一位热衷于提升App体验的技术爱好者精心打造,为了解决市面上缺乏完美适配共享元素转场库的问题。
技术分析
该项目深挖Android系统底层,利用自定义Transition类实现了一系列创新性动画效果,包括圆角过渡、TextView变化、图片之间的平滑切换等。通过精巧的实现逻辑,fast-transition不仅解决了共享元素转场中的常见难题,比如多个活动连续动画丢失问题,还贴心地提供了反射机制作为修复手段,确保在API Q及以上版本的兼容性。
此外,它通过封装FastTransitionViewManager和FastTransitionTargetManager两个核心类,大大简化了转场配置的复杂度,实现了转场逻辑的清晰分离与高效控制。
应用场景
想象一下,当用户在你的应用中浏览商品详情,从列表项滑动到详细页面,商品图片仿佛“穿梭”其间,文字描述伴随动画逐渐显现,这样的体验无疑会让用户留下深刻印象。fast-transition非常适合电商、社交、阅读类应用,能在保持应用流畅的同时,增强用户体验的沉浸感。
项目特点
- 易集成:通过简单的依赖添加和少量代码配置,即使是新手也能轻松上手。
- 强大扩展:内置多种动画效果,涵盖基本到高级的各种转场需求,还可以自定义动画,满足个性化需求。
- 问题修复:特别针对多页面共享元素动画丢失的系统级bug提供解决方案,无需担忧兼容性问题。
- 灵活性高:支持拖拽退出效果集成,进一步丰富交互设计的维度。
- 文档全面:详细的示例和说明文档,让开发者可以迅速掌握使用技巧。
fast-transition的出现,是Android开发者们的福音,它不仅降低了实现高级UI交互的门槛,更是提升了应用程序的整体质量和用户体验。如果你想让你的应用在视觉呈现上更进一步,绝对值得一试!立刻集成fast-transition,给你的用户带来惊喜连连的流畅转场体验吧!
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-X1-7BSpark-Prover-X1-7B 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-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B 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).Dockerfile015
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