NubeSync 开源项目教程
1. 项目介绍
NubeSync 是一个强大的双向离线数据同步框架,由开发者 stefffdev 创建并维护。它旨在解决移动应用和 Web 应用在离线环境中保持数据最新状态的问题,确保即使在网络不稳定或无网络的情况下,用户也能拥有无缝的体验。
主要特性
- 双向同步:支持客户端和服务器之间的双向数据同步。
- 离线支持:即使在离线状态下,用户也能进行数据操作,并在重新连接后同步数据。
- 增量同步:仅下载服务器上新增和变更的记录,减少不必要的数据传输。
- 自动冲突解决:服务器端自动进行冲突解决,简化开发流程。
- 广泛的平台支持:支持 Xamarin、MAUI、Blazor、Uno、UWP、WPF 以及 Console Apps 等多个开发环境。
2. 项目快速启动
环境准备
- .NET Core SDK
- SQLite
安装
-
克隆项目到本地:
git clone https://github.com/stefffdev/NubeSync.git -
进入项目目录:
cd NubeSync -
还原依赖包:
dotnet restore -
构建项目:
dotnet build
运行示例
-
进入示例项目目录:
cd samples/NubeSync.Sample -
运行示例项目:
dotnet run
代码示例
以下是一个简单的客户端代码示例,展示如何使用 NubeSync 进行数据同步:
using NubeSync.Client;
public class TodoItem
{
public string Id { get; set; }
public string Text { get; set; }
public bool Completed { get; set; }
}
public class TodoClient : NubeSyncClient<TodoItem>
{
public TodoClient(string connectionString) : base(connectionString)
{
}
}
public class Program
{
public static void Main(string[] args)
{
var client = new TodoClient("your_connection_string");
var item = new TodoItem { Text = "Buy groceries", Completed = false };
client.InsertAsync(item).Wait();
client.SyncAsync().Wait();
}
}
3. 应用案例和最佳实践
移动应用
在没有持续互联网连接的情况下,NubeSync 可以帮助用户在重新上线后迅速更新其应用程序中的信息。例如,一个离线优先的待办事项应用可以使用 NubeSync 来确保用户在离线状态下添加的任务在重新连接后能够同步到服务器。
物联网设备
在低带宽或不稳定的网络环境下,实时同步数据非常关键。NubeSync 为此提供了理想的解决方案。例如,一个智能家居系统可以使用 NubeSync 来同步设备状态和用户设置。
桌面应用
对那些经常需要离线操作的应用,如个人财务管理软件,NubeSync 能保证数据一致性。例如,一个离线优先的财务管理应用可以使用 NubeSync 来同步用户的财务记录。
混合云部署
如果你的系统需与多个不同的数据库系统交互,NubeSync 提供了一种统一的同步方法。例如,一个跨多个云服务的应用可以使用 NubeSync 来同步数据。
4. 典型生态项目
ASP.NET Core
NubeSync 基于 ASP.NET Core 构建,因此可以与任何 ASP.NET Core 项目无缝集成。
SQLite
NubeSync 使用 SQLite 作为默认的客户端数据库,提供了高效的本地数据存储解决方案。
Entity Framework Core
NubeSync 支持与 Entity Framework Core 兼容的数据存储解决方案,如 Microsoft SQL Server 和 Cosmos DB。
Flutter
NubeSync 提供了对 Flutter 平台的实验性支持,使得移动应用开发者可以在 Flutter 项目中使用 NubeSync 进行数据同步。
通过以上模块的介绍,您应该对 NubeSync 有了一个全面的了解,并能够开始在您的项目中使用它。
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