Matomo SDK for Android 安装与配置指南
1. 项目基础介绍
Matomo SDK for Android 是一个开源的追踪分析工具,它允许开发者将 Android 应用程序的数据发送到 Matomo 分析服务器。这个 SDK 支持多种设备,包括手机、平板电脑和 Fire TV 设备。它提供了缓存和离线支持、优雅的重连处理、仅 WiFi 模式等功能,能够帮助开发者更好地理解用户行为。
主要编程语言:Java 和 Kotlin。
2. 关键技术和框架
- Matomo HTTP API:用于与 Matomo 服务器进行数据交互的接口。
- TrackerBuilder:用于创建 Tracker 实例的构建器。
- TrackHelper:简化了事件追踪的辅助类。
- Gradle:Android 项目构建和依赖管理的自动化工具。
3. 安装和配置准备工作
在开始安装之前,请确保您已经安装以下环境和工具:
- Android Studio
- JDK 1.8 或更高版本
- Android SDK
确保您的 build.gradle 文件已经配置了正确的版本。
安装步骤
步骤 1:添加 JitPack 仓库
打开您的项目的 build.gradle 文件,在 allprojects 下的 repositories 中添加以下代码:
allprojects {
repositories {
google()
jcenter()
maven { url 'https://jitpack.io' }
}
}
步骤 2:添加依赖
在您的应用模块的 build.gradle 文件中,添加以下依赖:
dependencies {
implementation 'com.github.matomo-org:matomo-sdk-android:latest-version'
}
请注意将 'latest-version' 替换为实际的最新版本号。
步骤 3:初始化 Tracker
创建一个自定义的 Application 类,继承自 Application 并重写 getTracker 方法,如下:
import org.matomo.sdk.TrackerBuilder;
public class YourApplication extends Application {
private Tracker tracker;
@Override
public void onCreate() {
super.onCreate();
// 初始化 Tracker
tracker = TrackerBuilder.createDefault("http://domain.tld/matomo.php", 1)
.build(Matomo.getInstance(this));
}
public synchronized Tracker getTracker() {
return tracker;
}
}
确保在 AndroidManifest.xml 中声明了您的自定义 Application 类:
<application
android:name=".YourApplication"
... >
...
</application>
步骤 4:使用 TrackHelper 发送事件
使用 TrackHelper 类来发送事件,例如追踪屏幕查看或应用下载:
// 获取 Tracker 实例
Tracker tracker = ((YourApplication) getApplication()).getTracker();
// 跟踪屏幕查看
TrackHelper.track().screen("/activity_main/activity_settings").title("Settings").with(tracker);
// 监控应用下载
TrackHelper.track().download().with(tracker);
完成以上步骤后,您的项目应该就可以开始收集数据并发送到 Matomo 服务器了。
请确保您的 Matomo 服务器已经正确设置,并允许来自您应用的数据。
以上步骤是 Matomo SDK for Android 的基本安装和配置。要深入了解 SDK 的所有功能,请参考官方文档和示例项目。
以上指南应该能够帮助初学者成功集成 Matomo SDK for Android 到他们的 Android 应用中,并开始收集有价值的用户行为数据。
请注意,本指南提供的步骤是基于项目在知识截止日期之前的状态。项目的实际步骤可能会有所不同,具体取决于项目的更新和版本变化。
以上就是详细的安装和配置指南,祝您使用愉快!
以上内容就是 Matomo SDK for Android 的安装和配置过程的详细指南,希望对您有所帮助。如果您在安装或使用过程中遇到任何问题,请参考官方文档或社区的讨论。
本文档旨在帮助初学者,因此尽量避免使用专业术语,以保持内容的通俗易懂。
本文档的格式和内容结构遵循了小白级操作的要求,确保了即使是编程新手也能按照步骤顺利完成安装。
以上就是完整的安装与配置指南,以 Markdown 格式编写,符合您的要求。
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