探索无限可能:StablexUI —— 跨平台的Haxe OpenFL界面引擎
项目简介
欢迎来到StablexUI的世界,这是一个强大的、基于宏驱动的界面引擎,专为使用Haxe和OpenFL开发人员设计。它赋予开发者在自定义用户界面时前所未有的自由度。无论是移动设备(iOS, Android, Blackberry, webOS)还是桌面系统(Windows, Linux, MacOS),甚至是网页和Flash,StablexUI都能轻松应对。
该项目提供在线API文档和基础功能演示,以便开发者快速上手:http://ui.stablex.ru/doc 和 http://ui.stablex.ru/demo/demo_flash/。此外,还有一些已使用StablexUI的项目可供参考:https://github.com/RealyUniqueName/Projects-using-StablexUI/blob/master/README.md。
技术解析
StablexUI的核心特性之一是分离“视图”与“控制器”。您可以完全通过XML来构建用户界面,同时仍然可以使用纯Haxe代码进行编写。其独特的编译时间XML解析机制使得您的应用加载速度更快,并且保证类型安全。如果需要,您也可以在运行时动态更新UI,无需重新发布整个应用。
项目支持自定义元标签以扩展功能,并允许在XML中直接编写事件处理器。此外,StablexUI还实现了真正的跨平台兼容性,无论是cpp、flash还是html5,都可以流畅运行。
应用场景
无论您是在构建一个简单的计时器应用,还是一个复杂的多层级导航系统,StablexUI都能提供相应的组件支持。从文本、按钮、复选框到滑动条、选项框甚至时间钟,所有这些都已经实现并随时可用。对于需要高度定制的界面,StablexUI提供了皮肤、过渡效果以及自定义布局的能力,使得你可以随心所欲地塑造你的应用外观。
项目特点
- 易集成:只需将StablexUI添加到Sprite或Stage,即可轻松整合到任何项目。
- 视图与控制器分离:XML定义视图,Haxe处理逻辑,结构清晰。
- 编译时解析:提升性能,减少运行时负担。
- 运行时更新:灵活调整UI,不需更新整个应用程序。
- 自定义元标签:拓展XML的功能边界。
- 内置组件丰富:涵盖常见的UI元素,满足大部分需求。
- 拖放功能:轻松实现元素的动态拖放操作。
- 弹性布局:灵活的定位方式,百分比尺寸等。
- 内存管理友好:使用
free()方法,方便地释放对象,避免内存泄漏。 - 皮肤定制:支持各种皮肤处理技术,包括3/9片切图、纹理平铺等。
总之,StablexUI是一个强大而灵活的界面工具,它将帮助你在Haxe和OpenFL开发环境中构建出精美且易于维护的应用程序。如果你追求极致的用户体验和高效的开发流程,那么StablexUI绝对值得一试!
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