推荐项目:Bonsai - 极简主义的Jetpack Compose树视图库
2024-05-23 18:45:22作者:田桥桑Industrious
1、项目介绍
Bonsai 是一个专为Jetpack Compose设计的高效、易用的树形视图库,它允许开发者在Android和桌面平台上构建无限深度的层级结构。这个项目不仅提供了内置的DSL(领域特定语言)来构建树,还支持文件系统和JSON数据的直接集成。
2、项目技术分析
Bonsai的核心特性包括:
- 多平台兼容:支持Android和桌面应用。
- 状态感知:树状视图的变化能够触发组件的重新组合,确保UI与数据同步。
- 无限深度:没有限制节点的嵌套层数,可创建复杂的层级结构。
- 惰性加载:优化性能,只在需要时加载节点。
- 跨活动生存:即使在activity重建后,也能保持当前状态。
- 内置DSL:通过简洁的代码实现树的构建。
- 文件系统和JSON集成:可以直接使用文件或JSON数据构建树。
此外,Bonsai还提供了以下高级功能:
- 可扩展节点:可以自定义节点图标和名称。
- 选择性操作:支持单选、多选以及点击事件处理。
- 样式定制:允许调整节点的外观和感觉。
项目使用Kotlin进行开发,并遵循ktlint编码规范,采用MIT许可证开放源代码。
3、项目及技术应用场景
Bonsai适用于各种场景,尤其是在需要展示层级关系的应用中:
- 文件管理器:快速浏览文件系统的目录结构。
- 数据结构可视化:如JSON数据的图形化表示。
- 树状菜单:例如导航栏或设置页面。
- 层级组织结构:如公司部门、项目团队等。
4、项目特点
Bonsai的一大亮点是其易用性和灵活性:
- 简单构建:通过DSL轻松构造复杂树结构,无需大量代码。
- 高性能:惰性加载机制避免了不必要的资源消耗。
- 高度定制:不仅可以自定义节点图标,还可以调整文本样式、形状和颜色,满足个性化需求。
- 灵活集成:直接处理文件系统和JSON数据,简化开发流程。
要开始使用Bonsai,只需添加相应的依赖到你的构建脚本,然后参考示例代码即可快速上手。
总结来说,Bonsai是一个强大的工具,对于任何需要显示层次结构信息的开发者来说,都值得尝试。它的强大功能和易用性使其成为Jetpack Compose应用程序中的理想选择。立即加入社区,探索更多可能性!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
暂无简介
Dart
680
160
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++
689
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
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
493