推荐开源项目:FloatingTabBarController —— 创新的滑动标签栏控制器
在这个充满创新的时代,移动应用的用户体验成为了开发者们关注的重点。为了提供更出色的设计与交互体验,我们发现了一个引人注目的开源项目——FloatingTabBarController。该项目通过独特的滑动标签和自定义标签栏设计,为你的iOS应用带来前所未有的视觉冲击力。
1、项目介绍
FloatingTabBarController 是一个灵感来源于Dribbble的一款动态图标交互的滑动标签栏控制器。它拥有可滑动的标签页和一个极具创意的自定义标签栏,能够给用户带来流畅且富有动态感的界面操作体验。该项目不仅提供了易于使用的API,还支持高度定制,可以轻松集成到你的应用程序中,让其脱颖而出。
2、项目技术分析
这个库利用了CocoaPods进行依赖管理,这意味着你可以简单地通过一行命令将其添加到你的项目中。它兼容iOS 11.0及以上版本,充分覆盖了当前大部分设备的市场。FloatingTabBarController 的核心在于它扩展了UIViewController,添加了floatingTabItem属性,允许你在每个视图控制器中设置滑动标签项。这些标签项可以配置为单个或两个不同的图像,以适应选中和非选中的状态。
3、项目及技术应用场景
- 导航优化 - 对于那些有多个子页面但又希望避免传统底部导航栏占用过多屏幕空间的应用来说,
FloatingTabBarController提供了一种理想解决方案。 - 创新设计 - 如果你正在寻找独特而引人入胜的UI元素来提升应用的品牌形象,浮动标签栏控制器可以满足这一需求。
- 互动增强 - 动画化的图标切换效果能提升用户的交互体验,使用户在使用过程中感受到更多的乐趣。
4、项目特点
- 美观设计 - 自定义的动画效果和交互设计,使其看起来既现代又有吸引力。
- 高度可定制 - 可以调整标签栏的背景颜色、视觉效果以及图标颜色,以匹配你的应用主题。
- 简单集成 - 通过CocoaPods快速安装,简单的API设计使得集成过程轻松便捷。
- 兼容性广泛 - 支持iOS 11.0及以上版本,覆盖了广泛的设备范围。
如果你追求卓越的用户体验并希望在你的应用中引入新颖的设计元素,那么FloatingTabBarController无疑是值得尝试的选择。立即行动起来,将它加入你的下一个项目,为用户呈现更加惊艳的互动体验吧!
为了更好地了解和体验FloatingTabBarController,你可以直接运行提供的示例项目。只需克隆仓库并在Example目录下运行pod install,即可开始探索之旅。
想要了解更多细节或获取技术支持,可以直接联系作者EmilioPelaez(me@epelaez.net)。此外,项目遵循MIT许可证,意味着你可以自由地使用、修改并分享这份代码。
现在就去体验【FloatingTabBarController】的魅力,赋予你的iOS应用独一无二的动态标签栏吧!
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
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