开源项目推荐:Flutter中的选择大师 - SmartSelect
开源项目推荐:Flutter中的选择大师 - SmartSelect
随着移动应用界面设计的日益复杂和用户体验需求的提升, Flutter 框架下的 SmartSelect 库成为处理选择交互的理想工具。虽然作者宣布停止维护 SmartSelect 转而推荐其新项目 Choice,SmartSelect 仍因其强大功能和灵活性,值得开发者们在特定场景下深入探索。
项目介绍
SmartSelect 是一个为 Flutter 平台设计的选择组件库,它彻底改变了传统下拉菜单的形式,使之能够以动态页面、模态对话框或滑动底部表单的方式展现出来。支持单选或多选,并且提供了包括单选按钮、复选框、开关、标签以及自定义输入等不同的选项展示形式,灵感来源于 Framework7 的智能选择组件。
技术剖析
SmartSelect 的最新版本引入了一系列改进,如高度定制化的模态窗口部件(标题、页脚、搜索栏)、验证前提交、自动搜索及高亮显示搜索结果等功能。该库转向了更简洁和灵活的API,支持配置的合并与复制操作,便于状态管理并采用了 StatefulWidget。对于追求界面一致性和深度定制的开发者而言,这些更新无疑是一大福音。
应用场景
SmartSelect 非常适用于需要丰富选择体验的应用场景,比如用户设置、地址选择、分类筛选等。无论是在社交应用中的兴趣选择,还是电商应用的产品筛选,甚至是设置应用内的偏好设定,它都能提供流畅的交互方式,增强用户体验。特别是对于那些期望通过创新的交互模式来区别于竞品的应用来说,SmartSelect 提供了一种与众不同的解决方案。
项目亮点
- 多样的展示形态:不仅可以作为传统的下拉列表,还能以弹窗、全屏或底部滑出的样式呈现。
- 丰富的选择类型:从基本的勾选到风格独特的标签式选择,满足不同视觉和交互需求。
- 高度定制性:几乎每个部分都可定制,从按钮到搜索栏,再到模态窗口的整体样式,无微不至。
- 响应式搜索:自动搜索功能,帮助用户快速找到目标选项,并对搜索结果进行高亮。
- 简洁API和类名简化:提高了开发效率,让代码更加整洁易读。
尽管 SmartSelect 已不再更新,其设计理念和技术实现仍然值得学习和借鉴。对于那些寻找强大且灵活的多选择方案的 Flutter 开发者来说,深入了解 SmartSelect 或其继任者 Choice 将是提升应用质量的一个良好途径。不过,考虑到持续维护的重要性,对于新项目建议评估使用作者推荐的最新项目 Choice,以确保获得更好的技术支持和未来兼容性。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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