HGPlaceholders 使用与安装指南
项目目录结构及介绍
HGPlaceholders 是一个针对 iOS 开发的库,用于方便地在表格(UITableView)和集合视图(UICollectionView)中显示占位符和空状态。以下是项目的主目录结构概述:
-
Example: 示例工程,包含了如何在实际应用中集成和使用 HGPlaceholders 的示例。
-
HGPlaceholders: 核心源代码所在目录,包括主要的类和接口定义。
- 文件如
HGPlaceholders.swift应该定义了核心功能,用于展示不同的占位符状态。
- 文件如
-
.gitignore: 控制哪些文件或目录不被 Git 跟踪。
-
CHANGELOG.md: 记录项目版本更新日志。
-
CONTRIBUTING.md: 提供给贡献者的指南,说明如何参与项目开发。
-
HGPlaceholders.podspec: 这是关键的CocoaPods规格文件,描述了项目依赖、版本和其他元数据,用于通过CocoaPods进行安装。
-
LICENSE: 许可证文件,规定了软件的使用条款,本项目遵循特定的开放源代码协议。
-
README.md: 项目的主要文档,提供了快速入门和基本使用说明。
-
travis.yml: 自动化测试配置文件,用于持续集成。
项目的启动文件介绍
在本项目中,虽然没有明确指出“启动文件”,但如果你想要开始使用或查看项目效果,应该关注以下几个点:
-
Example/Example.xcworkspace: 这是你首先需要打开的Xcode工作空间,它包含了所有必要的项目和依赖,让你可以立即运行示例应用程序并观察HGPlaceholders的运作方式。
-
HGPlaceholders.swift: 实际开发时,这是最重要的源文件之一,它定义了展示加载占位符和无结果占位符的方法,比如
showLoadingPlaceholder()和showNoResultsPlaceholder()方法,这些方法可能是开发者首次集成时需要调用的关键函数。
项目的配置文件介绍
-
HGPlaceholders.podspec: 这个文件对于使用CocoaPods管理iOS项目依赖至关重要。它包含了关于HGPlaceholders库的所有重要元数据,包括库的名称、版本、依赖项、源码路径以及需要遵守的平台和部署目标等。对于想要通过CocoaPods集成此库的开发者来说,了解这个文件的内容非常重要。
-
travis.yml: 虽不直接影响用户配置,但对于维护者而言,这个文件用于自动化测试流程,确保每次提交或者新版本发布前代码的质量。
通过上述指导,开发者能够快速理解和设置HGPlaceholders,以便在其iOS项目中添加优雅的占位符和空状态显示功能。
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