React Native Async Storage 新增 visionOS 平台支持的技术解析
近日,React Native Async Storage 项目发布了 1.22.0 版本,其中最重要的更新是新增了对 visionOS 平台的支持。这一更新使得开发者能够在苹果最新的混合现实头显设备上使用 Async Storage 进行本地数据存储。
visionOS 是苹果为 Vision Pro 头显设备开发的全新操作系统,它基于 iOS 的核心技术但提供了独特的空间计算体验。React Native 社区通过 react-native-visionos 项目为开发者提供了在该平台上构建应用的能力。
在技术实现层面,Async Storage 对 visionOS 的支持非常简单直接。这是因为 Async Storage 的核心 API 在 visionOS 平台上已经完全可用。开发团队只需要在项目的 podspec 文件中添加对 visionOS 平台的声明即可完成适配。具体来说,就是在 RNCAsyncStorage.podspec 文件中添加了 ":visionos => '1.0'" 的平台声明。
这种简单的适配方式反映了 Async Storage 良好的跨平台兼容性设计。Async Storage 作为 React Native 生态中最常用的本地存储解决方案之一,其核心功能主要依赖于各平台都提供的基础存储能力,因此在新的 visionOS 平台上也能很好地工作。
对于开发者来说,这一更新意味着他们可以像在其他平台上一样,在 visionOS 应用中使用熟悉的 Async Storage API 来存储和检索数据。无论是用户偏好设置、应用状态还是其他需要持久化的数据,现在都可以在 visionOS 应用中无缝使用。
从技术架构的角度来看,Async Storage 在 visionOS 上的实现与其他苹果平台(iOS、tvOS)保持了一致性。它仍然使用相同的底层存储机制,确保了数据存储的可靠性和性能表现。这种一致性也降低了开发者的学习成本,使他们能够快速将现有应用迁移到 visionOS 平台。
随着混合现实技术的发展,visionOS 平台的重要性将不断提升。Async Storage 对 visionOS 的及时支持,为 React Native 开发者进入这一新兴领域提供了重要的基础设施。开发者现在可以专注于构建创新的空间计算体验,而不必担心基础的数据存储问题。
这一更新也体现了 React Native 生态系统的活力和适应性。通过及时支持新平台,Async Storage 继续巩固了其作为 React Native 首选本地存储解决方案的地位。对于计划开发 visionOS 应用的 React Native 开发者来说,升级到 1.22.0 或更高版本将获得完整的 visionOS 支持能力。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00