MaterialRecents 开源项目教程
1、项目介绍
MaterialRecents 是一个基于 Android 平台的开源项目,旨在提供一个易于使用的适配器容器,用于实现类似于 Android Lollipop 的最近应用列表功能。该项目使用 CardView,并且兼容从 Froyo(Android 2.2)到最新版本的 Android 系统。MaterialRecents 是从 Carbon 库中提取出来的一个独立项目,允许开发者在自己的应用中仅包含这一特定功能。
2、项目快速启动
2.1 导入项目
首先,你需要将 MaterialRecents 项目导入到你的 Android 项目中。你可以通过 JitPack 来实现这一点。在你的 build.gradle 文件中添加以下依赖:
repositories {
maven { url "https://jitpack.io" }
}
dependencies {
implementation 'com.github.ZieIony:MaterialRecents:master-SNAPSHOT'
}
2.2 使用 MaterialRecents
在你的布局文件中添加 RecentsList:
<com.zieiony.materialrecents.RecentsList
android:id="@+id/recents"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent"/>
在你的 Activity 中设置适配器:
RecentsList recents = (RecentsList) findViewById(R.id.recents);
recents.setAdapter(new RecentsAdapter() {
@Override
public String getTitle(int position) {
return "Item " + position;
}
@Override
public View getView(int position) {
ImageView iv = new ImageView(RecentsActivity.this);
iv.setImageResource(R.drawable.mazda);
iv.setBackgroundColor(0xffffffff);
return iv;
}
@Override
public Drawable getIcon(int position) {
return getResources().getDrawable(R.mipmap.ic_launcher);
}
@Override
public int getHeaderColor(int position) {
return colors[random.nextInt(colors.length)];
}
@Override
public int getCount() {
return 10;
}
});
3、应用案例和最佳实践
3.1 个性化桌面
MaterialRecents 可以用于创建一个高度定制化的启动器,用户可以根据自己的喜好调整图标大小、字体样式、背景颜色等各项参数。这使得 MaterialRecents 成为个性化桌面的理想选择。
3.2 开发参考
对于 Android 开发者来说,MaterialRecents 是一个很好的学习资源。通过研究其源码,开发者可以了解如何在 Android 应用中实现高效的内存管理、Material Design 以及自定义手势。
3.3 教学与实验
对于 Android 开发初学者,MaterialRecents 是一个很好的实践项目。通过探索其代码,初学者可以深入了解 Android 系统的底层运作和 API 使用。
4、典型生态项目
4.1 Carbon 库
MaterialRecents 是从 Carbon 库中提取出来的一个独立项目。Carbon 库是一个功能丰富的 Android 库,提供了许多 Material Design 相关的组件和功能。如果你对 MaterialRecents 感兴趣,可以进一步探索 Carbon 库,了解更多相关功能。
4.2 JitPack
JitPack 是一个方便的工具,允许开发者轻松地将 GitHub 上的开源项目作为依赖项导入到自己的项目中。通过 JitPack,你可以快速集成 MaterialRecents 到你的 Android 项目中。
通过以上步骤,你可以快速上手并使用 MaterialRecents 项目,实现类似于 Android Lollipop 的最近应用列表功能。希望这篇教程对你有所帮助!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00