Android TV 示例项目教程
1. 项目介绍
android/tv-samples 是一个由 Android 官方维护的 GitHub 仓库,旨在帮助开发者快速上手编写 Android TV 应用。该仓库包含了一系列独立的 Android TV 项目,每个项目都展示了在开发 Android TV 应用时的最佳实践。
主要项目模块
- AccessibilityDemo: 展示如何在 TV 应用中支持无障碍功能的 Java 示例。
- ClassicsKotlin: 使用 Kotlin 编写的现代 Android TV 应用,展示经典视频。
- TvMaterialCatalog: 使用 Kotlin 和 Jetpack Compose 构建的应用,展示 TV 组件的使用。
- JetStreamCompose: 使用 Kotlin 和 Jetpack Compose 构建的流媒体应用。
- Leanback: 展示基本 Android TV 应用的 Java 应用。
- LeanbackShowcase: 展示 Leanback SDK 的多个部分的 Java 应用。
- ReferenceAppKotlin: 最新的 Kotlin 示例,展示 Android TV 和 Google TV 的多种集成。
2. 项目快速启动
克隆项目
首先,克隆 android/tv-samples 仓库到本地:
git clone https://github.com/android/tv-samples.git
打开项目
使用 Android Studio 打开你感兴趣的具体项目。例如,如果你想打开 ClassicsKotlin 项目,可以按照以下步骤操作:
- 启动 Android Studio。
- 选择
File->Open。 - 导航到克隆的仓库目录,选择
ClassicsKotlin文件夹,然后点击OK。
运行项目
在 Android Studio 中,选择一个合适的模拟器或连接的 Android TV 设备,然后点击 Run 按钮来运行项目。
3. 应用案例和最佳实践
AccessibilityDemo
这个项目展示了如何在 Android TV 应用中支持无障碍功能。通过这个示例,开发者可以学习如何为视障用户提供更好的用户体验。
ClassicsKotlin
ClassicsKotlin 是一个现代的 Android TV 应用,使用 Kotlin 语言展示经典视频。这个项目展示了如何使用 Kotlin 和现代 Android 开发技术来构建一个功能丰富的 TV 应用。
TvMaterialCatalog
TvMaterialCatalog 是一个使用 Jetpack Compose 构建的应用,展示了 TV 组件的使用。通过这个项目,开发者可以学习如何使用 Jetpack Compose 来创建响应式和美观的 TV 界面。
4. 典型生态项目
JetStreamCompose
JetStreamCompose 是一个使用 Jetpack Compose 构建的流媒体应用。这个项目展示了如何使用 Jetpack Compose 来创建一个高性能的流媒体应用,适合在 Android TV 上使用。
LeanbackShowcase
LeanbackShowcase 展示了 Leanback SDK 的多个部分,并展示了如何自定义这些部分。通过这个项目,开发者可以学习如何使用 Leanback SDK 来创建一个功能强大的 TV 应用。
ReferenceAppKotlin
ReferenceAppKotlin 是最新的 Kotlin 示例,展示了 Android TV 和 Google TV 的多种集成。这个项目展示了如何使用 Kotlin 和最新的 Android 技术来构建一个现代的 TV 应用。
通过这些示例项目,开发者可以快速上手 Android TV 应用的开发,并学习到最佳实践和典型生态项目的使用方法。
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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