引领多语言联系人选择新时代 —— ZLPeoplePickerViewController
项目介绍
在iOS开发中,处理多语言联系人选择可能是一项棘手的任务,尤其是当你的应用用户遍布全球时。ZLPeoplePickerViewController就是为了解决这个问题而生的,它是一个强大的替换方案,用于取代ABPeoplePickerNavigationController,且完美支持UILocalizedIndexedCollation。这款开源组件最初是为了Talkly项目开发的,但其出色的性能和易用性让它成为所有需要高效联系人管理应用的理想选择。
项目技术分析
ZLPeoplePickerViewController采用了LRLIndexedCollationWithSearch,实现了多语言索引和排序。同时,它集成了UISearchController(针对iOS 8及以上版本),使得用户可以搜索名字、电邮和地址。此外,ZLPeoplePickerViewController还支持多项选择功能,并允许对联系人信息进行过滤。
应用场景
无论你是要构建一个社交应用、通讯工具,还是任何需要用户选择联系人的应用,ZLPeoplePickerViewController都能提供优雅的解决方案。通过它,你可以让用户体验到流畅的多语言联系人选中体验,比如,用户可以方便地发送群邮件、添加多个人作为聊天对象等。
项目特点
- 多语言索引与排序:基于UILocalizedIndexedCollation,适应不同地区用户的需求。
- 全面搜索:搜索名字、电邮和地址,结果以UISearchController呈现。
- 多项选择:用户可一次性选择多个联系人。
- 字段筛选:通过fieldMask属性,隐藏没有相关信息的联系人条目。
- 快速初始化:预先初始化以减少加载大型通讯录的时间。
- 自定义视图控制器:可通过代理方法自定义行为,如显示详情页面或返回选中联系人。
安装与使用
通过CocoaPods轻松安装:
pod 'ZLPeoplePickerViewController'
然后按照类似ABPeoplePickerNavigationController的方式初始化并推入导航控制器:
self.peoplePicker = [[ZLPeoplePickerViewController alloc] init];
self.peoplePicker.delegate = self;
[self.navigationController pushViewController:self.peoplePicker animated:YES];
想要模态展示?也有便捷的方法:
self.peoplePicker = [ZLPeoplePickerViewController presentPeoplePickerViewControllerForParentViewController:self];
此项目兼容iOS 8及以上版本,并采用自动引用计数(Automatic Reference Counting, ARC)。
结语
ZLPeoplePickerViewController以其卓越的性能和易用性,引领了多语言联系人选择的新潮流。无论是为了提升用户体验,还是简化你的开发流程,这个开源项目都值得你一试。立即加入,让你的应用在世界各地的用户面前展现更专业的一面吧!
项目遵循MIT许可协议。
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