DemoFramework 6.4.1:跨平台快速开发框架
2024-10-09 10:10:08作者:史锋燃Gardner
项目介绍
DemoFramework 6.4.1 是一个专为快速、轻松开发跨平台演示和基准测试而设计的多平台框架。该框架通过抽象化窗口分配、上下文创建、纹理加载、着色器编译、渲染循环、动画计时、基准测试图表叠加等样板代码和操作系统特定代码,使开发者能够专注于编写实际的“演示”代码。这不仅提高了开发效率,还确保了在不同平台上的一致性,使得开发者可以在PC或Android上快速迭代开发,然后无需修改代码即可部署到其他支持的平台。
项目技术分析
技术栈
- 编程语言:使用C++ 17的有限子集,并利用RAII(资源获取即初始化)来管理资源。
- 标准库:采用STL的有限子集,以简化移植过程。
- 许可证:无GPL/L-GPL等限制性许可证,允许自由使用。
- API支持:直接访问EGL、OpenGL ES 2、OpenGL ES 3、OpenVG、OpenCV等API。
- 架构:基于包的架构,确保应用程序仅依赖于其使用的库。
- 内容管道:自动编译Vulkan着色器。
- 服务:提供键盘、鼠标、游戏手柄、持久数据管理、资产管理等服务。
构建系统
- 跨平台支持:支持Android NDK、Linux(Yocto)、Ubuntu 22.04、Windows 10+。
- 构建工具:使用自定义的FslBuildGen系统,生成平台特定的构建文件,确保构建文件的一致性和同步性。
项目及技术应用场景
应用场景
- 跨平台演示开发:适用于需要在多个平台上运行的演示项目,如图形渲染、动画展示等。
- 基准测试:通过在不同操作系统上运行相同的代码,进行真实的跨平台性能比较。
- 快速原型开发:开发者可以在PC或Android上快速迭代开发,然后无缝部署到其他平台。
支持的应用模板
- Console:自由风格的控制台项目。
- G2D、OpenCL、OpenCV、OpenGL ES 2/3/3.1、OpenVG、OpenVX、Vulkan、Window:支持多种图形和计算API的模板。
项目特点
主要特点
- 跨平台一致性:确保在不同操作系统上运行相同的代码,实现一致的演示效果和基准测试结果。
- 简化开发流程:抽象化复杂的技术细节,使开发者能够专注于核心功能的实现。
- 灵活的构建系统:自定义的FslBuildGen系统,确保构建文件的一致性和同步性,减少维护成本。
- 丰富的API支持:直接访问多种图形和计算API,满足不同开发需求。
- 高效的资源管理:利用RAII技术,确保资源的正确管理和释放。
技术优势
- 快速迭代:在PC或Android上快速开发和调试,然后无缝部署到其他平台。
- 一致的构建体验:统一的构建系统,确保在不同平台上的一致性。
- 模块化设计:基于包的架构,确保应用程序仅依赖于其使用的库,减少不必要的依赖。
结语
DemoFramework 6.4.1 是一个功能强大且易于使用的跨平台开发框架,适用于各种演示和基准测试项目。其灵活的构建系统和丰富的API支持,使得开发者能够快速实现跨平台应用,并确保在不同操作系统上的一致性。无论你是图形开发者还是基准测试工程师,DemoFramework 6.4.1 都能为你提供强大的支持,助你快速实现项目目标。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
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
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
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
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210