Flutter App Badger插件指南
项目介绍
Flutter App Badger是一个针对Flutter应用的插件,它赋予开发者改变应用启动器上的徽章数(badge count)的能力。这适用于两个主要平台——Android和iOS,使得开发者能够直观地向用户展示未读消息或其他需要注意的事项数量。遗憾的是,该项目目前已被维护者归档,但在其活跃期间是处理应用图标红点通知的便捷选择。
项目快速启动
要迅速开始使用Flutter App Badger,首先确保你的环境已配置好Flutter,并且你需要在你的项目的pubspec.yaml
文件中添加依赖:
dependencies:
flutter_app_badger: ^latest_version
替换latest_version
为你实际查找并获取的最新版本号。之后运行flutter pub get
以安装包。
接下来,在你需要设置或移除应用图标上的badge数的地方,可以采用以下代码片段:
import 'package:flutter_app_badger/flutter_app_badger.dart';
// 添加一个徽章数
if (await FlutterAppBadger.isAppBadgeSupported()) {
FlutterAppBadger.updateBadgeCount(1);
}
// 清除徽章数
FlutterAppBadger.removeBadge();
如果你想动态更新badge的数量,只需更改updateBadgeCount
方法中的数字参数即可。
应用案例和最佳实践
消息通知计数
在即时通讯应用中,每当用户收到新消息时,可以通过下面的方式来更新应用图标上的消息计数:
int newMessageCount = fetchNewMessageCount(); // 假设这是从服务器获取的新消息数
FlutterAppBadger.updateBadgeCount(newMessageCount);
当用户查看完所有消息后,通过调用removeBadge()
确保清空badge数。
清零技巧
对于某些场景,如完成所有待办事项后,立即清零badge数以给用户清晰的反馈:
completeAllTasks(); // 假设这是标记所有任务完成的函数
FlutterAppBadger.removeBadge();
典型生态项目
虽然Flutter App Badger本身是一个独立的小工具,但它通常与其他生态系统中的项目结合使用,比如集成Firebase进行实时消息推送的Flutter应用。在这样的场景中,它可以帮助同步应用内的消息通知状态到应用图标上,增强用户体验。
由于项目已经被归档,开发者在使用时应注意检查是否有替代品或者社区的其他支持,确保长期的稳定性和兼容性。
本指南提供了一个基础的框架来开始使用Flutter App Badger。实践中,应结合具体应用需求灵活运用,并关注插件可能的更新或替代方案以应对未来发展。
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PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
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昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0135AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00Spark-Scilit-X1-13B
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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).Dockerfile011
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