Kotlin BLE Library 使用指南
1. 项目介绍
Kotlin BLE Library 是一个专为简化在Android平台上使用蓝牙低功耗(Bluetooth Low Energy,BLE)而设计的库。它通过封装原生API,并利用Kotlin协程处理异步操作,使BLE的使用更加符合规范且自然。此库提供了包括扫描设备、连接管理、广告发布以及服务器创建等功能模块,大大降低了开发者在Android环境下进行BLE开发的复杂度。
2. 项目快速启动
要开始使用Kotlin BLE Library,首先你需要将其添加到你的Android项目中。以下是如何集成库的基本步骤:
添加依赖
在你的build.gradle文件的dependencies部分加入以下依赖来获取最新版本的Scanner模块(以示例为准,实际应查询最新版本):
implementation 'no.nordicsemi.android:kotlin-ble-scanner:1.1.0'
对于完整的客户端功能,可以使用:
implementation 'no.nordicsemi.android:kotlin-ble-client:1.1.0'
确保你已经更新了Gradle插件和Android Studio至支持Kotlin和相应版本。
快速示例:设备扫描
以下代码展示如何快速地启动设备扫描:
import no.nordicsemi.android.kotlin.ble.BleScanner
val scanner = BleScanner(context)
scanner.scan()
.map { scannerResult ->
// 自定义逻辑,处理扫描结果
scannerResult.device
}
.onEach {
// 处理每个发现的设备
println("Found device: ${it.address}")
}
.launchIn(viewModelScope) // 假设viewModelScope用于协程管理
记得替换viewModelScope为你自己的协程作用域。
3. 应用案例和最佳实践
连接并控制BLE设备
为了演示如何与BLE设备交互,我们以连接并控制一款假设的LED设备为例。这涉及连接设备、发现服务、读写特性等基本操作。
// 假设bleDevice是通过扫描得到的设备对象
val connection = ClientBleGatt.connect(context, bleDevice, viewModelScope, options)
connection.discoverServices().flatMap { services ->
// 找到对应的service和characteristics
val ledCharacteristic = services.findCharacteristic(LED_UUID)
ledCharacteristic.getNotifications().onEach {
// 根据接收的数据更新UI或执行相关逻辑
}.launchIn(viewModelScope)
// 控制LED的示例
viewModelScope.launch {
// 写命令控制LED开
ledCharacteristic.write(SEND_ON_COMMAND)
// 或者读取状态
val ledStatus = ledCharacteristic.read().await()
// 更新状态到UI
}
}
这里需要注意的是使用launchIn(viewModelScope)确保操作在适当的协程上下文中执行。
4. 典型生态项目
虽然本指引集中于Kotlin BLE Library的使用,但值得注意的是,在实际应用中,这个库经常与现代Android架构组件结合使用,如LiveData、ViewModel,甚至是Room,以构建响应式和持久化的应用体验。例如,使用LiveData可以让UI自动响应BLE设备状态的变化,提高用户体验。
在构建更复杂的项目时,考虑到设备连接的稳定性、错误处理和用户界面的响应性,结合MVI(Model-View-Intent)、MVVM(Model-View-ViewModel)等模式是最佳实践。此外,利用Kotlin的高级特性和协程管理,可以有效地解决同步问题,提升代码的可读性和可维护性。
以上就是关于Kotlin BLE Library的一个简明入门指南,深入学习还需参考项目文档和源码,不断实践以掌握更多高级特性和优化技巧。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00