推荐开源项目:WebViewJavascriptBridge for Android - 桥接JavaScript与Android的利器
项目介绍
WebViewJavascriptBridge for Android 是一个跨平台的解决方案,它扩展了 MarcusWestin 创建的原生 WebViewJavascriptBridge,使其在Android平台上完美运行,实现了与iOS版相同的功能。这个库为Android开发者提供了一种简单的方法,使得Java代码可以和Webview中的JavaScript进行安全且高效的数据交互。
项目技术分析
该项目的核心在于创建了一个名为 WVJBWebView 的组件,它是对Android原生 WebView 的继承。通过这个组件,我们可以轻松地注册和调用JavaScript接口。它的实现机制是通过注入一个隐藏的IFrame,以触发JavaScript桥接加载完成的事件,从而确保双方通讯的正常进行。JavaScript侧则通过 setupWebViewJavascriptBridge 函数来初始化桥梁,让JavaScript能够识别并响应Java端设置的处理器。
项目及技术应用场景
-
移动应用内嵌网页交互:当你需要在Android应用中嵌入HTML页面,并希望实现页面与原生代码的深度集成时,
WebViewJavascriptBridge是绝佳选择。它可以用于实现登录验证、数据传递、界面控制等多种功能。 -
轻量级混合开发:如果你正在构建一个轻量级的混合应用,希望保持大部分页面使用Web开发,而关键功能采用原生实现,那么这个库能帮助你无缝连接这两者。
-
复杂交互场景:对于那些需要频繁或复杂的JavaScript与Java之间通信的应用,如游戏、社交应用等,
WebViewJavascriptBridge可以极大地简化你的工作。
项目特点
-
兼容性广:此项目完全兼容 MarcusWestin 原始版本的
WebViewJavascriptBridge,使迁移成本大大降低。 -
简单易用:无论是注册Java回调还是调用JavaScript函数,都只需要几行代码就能完成。
-
性能优异:基于高效的桥接机制,数据传输速度快,延迟低。
-
自定义扩展:支持自定义
WebViewClient,方便处理特定的URL加载逻辑。 -
详尽文档:提供了详细的API参考和示例代码,上手快速,问题排查方便。
总的来说,WebViewJavascriptBridge for Android 是一个强大且易于使用的工具,无论你是安卓开发新手还是经验丰富的开发者,都能从中受益。现在就将其引入你的项目,开启便捷的JavaScript与Android交互之旅吧!
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
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-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
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