Lawnchair Launcher 开源项目教程
项目介绍
Lawnchair Launcher 是一个免费的开源 Android 主屏幕应用。它以 Android 的默认主屏幕应用 Launcher3 为基础,移植了 Pixel Launcher 的功能,并引入了丰富的自定义选项。当前的主分支是 Lawnchair 14,它基于 Android 14 的 Launcher3,目前处于 beta 阶段。
项目快速启动
克隆项目
首先,你需要克隆 Lawnchair Launcher 的仓库到本地:
git clone https://github.com/LawnchairLauncher/lawnchair.git
构建项目
进入项目目录并使用 Gradle 构建项目:
cd lawnchair
./gradlew build
安装应用
构建完成后,你可以在 app/build/outputs/apk/debug 目录下找到生成的 APK 文件,并将其安装到你的 Android 设备上:
adb install app/build/outputs/apk/debug/app-debug.apk
应用案例和最佳实践
自定义主屏幕
Lawnchair Launcher 提供了丰富的自定义选项,包括图标、字体和颜色的定制。用户可以通过设置菜单轻松调整这些选项,以创建个性化的主屏幕体验。
使用 At a Glance 小部件
Lawnchair Launcher 支持 At a Glance 小部件,并提供了 Smartspacer 支持,使用户能够快速访问重要信息,如天气、日历事件等。
快速切换应用
通过 QuickSwitch 功能,用户可以快速切换到最近使用的应用,提高操作效率。
典型生态项目
Launcher3
Lawnchair Launcher 基于 Launcher3,这是 Android 的默认主屏幕应用。了解 Launcher3 的工作原理对于深入理解 Lawnchair Launcher 非常有帮助。
Material You 设计
Lawnchair Launcher 采用了 Material You 设计,这是 Google 推出的新一代设计语言,强调个性化和动态色彩。
Smartspacer
Smartspacer 是一个与 Lawnchair Launcher 集成的插件,提供额外的功能和信息展示,增强了用户体验。
通过以上内容,你可以快速了解并开始使用 Lawnchair Launcher 开源项目。希望这个教程对你有所帮助!
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-1.5暂无简介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