推荐一款令人惊艳的iOS弹出视图框架 —— TSPopover
2024-05-21 20:23:04作者:曹令琨Iris
在iOS应用开发中,我们经常需要实现类似iPad中的UIPopoverController效果,但针对iPhone的小屏幕进行优化。这里有一个名为TSPopover的开源项目,它提供了一种美观且可定制化的解决方案,使得开发者能轻松地在iPhone应用中创建弹出式视图。
1、项目介绍
TSPopover 是一个模仿 iPad 的 UIPopover 控件的 UI 组件,专为 iPhone 设计。它不仅提供了丰富的样式和布局选项,还支持多种功能,如动作表(Action Sheet)和从表格单元格中弹出。通过这个库,开发者可以轻松地在应用中添加专业的交互效果,提高用户体验。
2、项目技术分析
- 兼容性:TSPopover 支持 iOS 5 及以上版本,并采用了自动引用计数(ARC),这使得它能够很好地融入现代 iOS 开发流程。
- 依赖库:为了实现其视觉效果,该库引入了 QuartzCore 框架,允许进行复杂的图形渲染和动画操作。
- 使用简单:项目中包含了示例Xcode工程,供开发者参考。只需几步简单配置,就可以将 TSPopover 集成到自己的应用中。
3、项目及技术应用场景
- 动作表显示:无论是需要用户做出选择还是展示信息,TSPopover 提供的动作表视图都能以优雅的方式呈现。
- 表格单元格交互:可以直接从表格单元格中触发弹出视图,增强用户的导航体验。
- 自定义界面:可以根据项目需求,调整背景颜色、渐变效果、圆角大小、箭头位置,甚至标题的文本样式,以适应各种设计风格。
4、项目特点
- 灵活多变:支持垂直和水平箭头定位,适配不同场景。
- 全面定制:除了基本的颜色和形状,还可以设置标题文本和字体,打造个性化的弹出视图。
- 持续更新:项目维护者持续进行功能扩展和优化,例如增加了横屏模式和支持从表格视图单元格中打开弹出视图的功能。
总的来说,TSPopover 是一个强大而易用的工具,对于想要提升应用交互性的开发者来说,绝对是一个值得尝试的选择。如果你正在寻找一个可以让你的iPhone应用脱颖而出的UI组件,那么TSPopover不容错过!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
279
暂无简介
Dart
640
147
Ascend Extension for PyTorch
Python
202
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.12 K
630
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100