ExDUIR:Windows平台轻量级DirectUI框架
项目介绍
ExDUIR是一款专为Windows平台设计的轻量级DirectUI框架,基于ExDirectUI 4.1.18开源版重写。它旨在为开发者提供一个高效、灵活且易于扩展的UI开发工具,适用于各种Windows应用程序的界面设计。
项目技术分析
技术架构
ExDUIR采用了DirectX进行硬件加速的2D绘制,相比传统的GDI绘制,其效率更高。框架支持Unicode多语言,并提供了一套Win32风格的API,方便开发者进行跨语言调用。此外,ExDUIR还支持多种布局方式和缓动特效,使得UI设计更加灵活和生动。
核心组件
- DirectX绘制:利用DirectX11和D2D进行硬件加速绘制,提升绘图性能。
- 多语言支持:支持Unicode,方便国际化应用开发。
- 布局管理:支持绝对布局、相对布局、线性布局、流式布局和表格布局,自动调整组件位置。
- 缓动特效:内置34种缓动特效,支持自定义缓动算法。
- 扩展组件:提供丰富的基础组件,如按钮、编辑框、列表框等,支持超类化扩展。
项目及技术应用场景
ExDUIR适用于需要高效、美观且易于维护的Windows应用程序开发。特别适合以下场景:
- 桌面应用开发:如办公软件、多媒体播放器、图形编辑器等。
- 游戏UI开发:需要高性能绘制的游戏界面。
- 企业级应用:需要复杂UI布局和交互的企业级软件。
- 嵌入式系统:资源受限但需要高效UI的嵌入式系统。
项目特点
高性能绘制
ExDUIR采用DirectX进行硬件加速绘制,相比传统的GDI绘制,性能提升显著,特别适合需要高帧率和高交互性的应用场景。
丰富的组件库
框架内置了多种常用组件,如按钮、编辑框、列表框等,并支持在这些组件基础上进行超类化扩展,满足各种复杂的UI需求。
灵活的布局管理
支持多种布局方式,包括绝对布局、相对布局、线性布局、流式布局和表格布局,使得窗口尺寸变化时,组件位置能够自动调整,保持界面美观。
强大的缓动特效
内置34种缓动特效,支持自定义缓动算法,使得UI动画更加流畅和自然,提升用户体验。
跨语言调用
提供Win32风格的API,支持生成lib和dll,方便其他语言调用,增强了框架的通用性和扩展性。
易于扩展
框架设计了一套基础类,如Array数组类、HandleTable组件句柄表类、HashTable哈希表类等,方便开发者进行自定义扩展,满足特定需求。
结语
ExDUIR作为一款轻量级且功能强大的DirectUI框架,为Windows平台的UI开发提供了高效、灵活的解决方案。无论是桌面应用、游戏UI还是企业级软件,ExDUIR都能帮助开发者快速构建出高性能、美观且易于维护的用户界面。如果你正在寻找一个优秀的Windows UI开发框架,不妨试试ExDUIR,相信它会给你带来惊喜。
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