探索Lorem Ipsum:多平台的占位文本和图片生成器
在软件开发过程中,我们经常需要填充测试数据来预览界面效果。为此,一个强大的占位工具是必不可少的。这就是Lorem Ipsum,一个适用于iOS、watchOS、tvOS和macOS应用的全平台 lorem ipsum 文本和图片生成库。
项目介绍
Lorem Ipsum 是一个简单易用的库,它不仅提供各种长度的文本生成(如单词、句子、段落),还支持产生其他类型的数据(如姓名、邮箱地址、网址等)以及占位图。这个项目受到 Middleman 静态网站生成器中 lorem ipsum 功能的启发,并且它的功能扩展到包括了多种数据源和图像服务。
项目技术分析
该项目使用Objective-C编写,同时也支持Swift,提供了一致且直观的API接口。通过CocoaPods、Swift Package Manager或手动导入方式轻松集成到你的Xcode项目中。
文本生成部分包括单个单词、一组单词、句子、段落甚至标题。此外,还有生成随机名字、电子邮件地址、URL、推文和日期的功能。这些都为快速构建原型提供了便利。
对于图像生成,Lorem Ipsum 支持从lorempixel.com、dummyimage.com和placekitten.com这三个服务获取占位图,既可同步下载图片,也可异步加载,适应不同的场景需求。
项目及技术应用场景
Lorem Ipsum 在以下几个方面非常实用:
- 界面设计预览:在UI设计阶段,可以快速填充文本和图片以模拟真实内容。
- 敏捷开发:在快速迭代中,用于生成临时数据,避免因缺乏具体内容而影响开发进度。
- 教学示例:在教学或演示代码时,提供易于理解的示例数据。
项目特点
- 跨平台:支持iOS、watchOS、tvOS和macOS四大平台。
- 多功能:不只是文本生成,还包括图像生成和服务。
- 易集成:提供CocoaPods、Swift Package Manager和手动安装选项。
- 强大API:简洁的API,使得在Objective-C和Swift中使用都非常方便。
示例项目
Lorem Ipsum 提供四个示例项目,分别展示了如何在各个平台上使用该库,帮助开发者快速上手。
关于作者
由 Lukas Kubanek 创建,更多信息可在他的个人网站lukaskubanek.com找到,也可以关注他的Twitter账号@kubanekl。
许可证
Lorem Ipsum 使用 MIT 许可证,详情见LICENSE.md文件。
通过利用Lorem Ipsum的强大功能,你可以更专注于设计和开发,让测试数据的准备变得轻而易举。现在就加入,体验它带来的便捷与高效吧!
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0128AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









