yoga 的安装和配置教程
2025-04-28 03:56:06作者:咎竹峻Karen
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
yoga 是一个开源项目,它提供了一个灵活的布局引擎,用于在不同平台上构建高性能的应用程序。该项目主要是用于在 iOS 和 Android 应用中实现复杂而流畅的布局。它使用 C++ 作为主要的编程语言,并且提供了 Java 和 Objective-C 的接口。
2. 项目使用的关键技术和框架
yoga 使用了 CSS 布局的概念,并且实现了 Flexbox 布局算法。这使得开发者能够在原生应用中使用和网页上相似的布局方式,大大提高了跨平台开发的效率。关键技术包括:
- Flexbox 布局引擎
- 高性能的布局计算
- 跨平台的兼容性设计
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装 yoga 之前,请确保您的开发环境满足以下要求:
- Git 版本控制系统
- C++ 编译环境
- 对于 iOS,您需要安装 Xcode 和 Command Line Tools
- 对于 Android,您需要安装 Android Studio 和相应的 SDK 平台
安装步骤
克隆项目
首先,您需要在您的本地机器上克隆 yoga 项目:
git clone https://github.com/wanadev/yoga.git
编译项目
对于 iOS:
- 打开 Xcode
- 创建一个新的 Xcode 项目
- 将
yoga项目中的源文件添加到您的项目中 - 根据您的项目需求配置编译选项
- 编译并运行
对于 Android:
- 打开 Android Studio
- 创建一个新的 Android 项目
- 将
yoga项目中的 Java 源文件添加到您的项目中 - 确保项目的
build.gradle文件配置正确 - 编译并运行到 Android 设备或模拟器
配置项目
配置 yoga 可能需要您根据具体的项目需求调整一些设置。通常,您需要:
- 配置项目的编译选项,例如编译器标志和链接器标志
- 调整 Yoga 布局引擎的参数,以适应您的应用程序布局要求
- 集成到您现有的项目中,可能需要调整一些代码以兼容 Yoga 的布局模型
按照上述步骤操作,您应该能够成功安装和配置 yoga 项目,并在您的应用程序中使用它提供的布局功能。
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-1.5暂无简介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
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
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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
186
201
暂无简介
Dart
625
141
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
381
3.52 K
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
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++
648
265
🎉 (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
1.11 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
127
857