AndroidStudyDemo 使用指南
1. 项目目录结构及介绍
AndroidStudyDemo 是一个专注于Android技术学习和整理的开源项目,它包含了多个模块,旨在系统地覆盖Android开发的关键知识点和技术栈。下面是该项目的主要目录结构概览及其简介:
.
├── Android5Study # Android 5.x 版本相关的学习模块
├── Android6Study # Android 6.x 版本相关的学习模块
├── AnimationStudy # 动画技术的学习
├── ... # 同类省略,包括AnnotationStudy、ArithmeticStudy等
├── CommonLibsStudy # 常用库的应用与理解
├── CustomViewStudy # 自定义视图的实践
├── DataRelatedStudy # 数据处理相关技术
├── DesignPatternStudy # 设计模式在Android中的应用
├── FrontierTechnologyStudy # 前沿技术探索
├── ... # 更多模块,如网络框架、安全、优化等
├── doc # 相关文档资料
├── gradle.properties # Gradle属性配置
├── build.gradle # 项目构建脚本
├── settings.gradle # 设置文件,用于指定要构建的项目
└── README.md # 项目介绍和说明文档
每个模块下通常含有示例代码、测试案例以及可能的相关文档,以帮助开发者理解和掌握特定的技术点。
2. 项目的启动文件介绍
项目的入口主要通过AndroidManifest.xml文件来定义,尽管这个文件位于各个模块的根目录下(对于独立模块),但在实际开发和构建过程中,主模块(通常是app模块,虽然在提供的信息中没有明确指出具体的启动模块)的AndroidManifest.xml将是首要的配置文件。它声明了应用程序的组件(如Activities、Services等)、权限需求以及默认的主题设置。启动Activity通常会有类似下面的标记:
<activity android:name=".YourMainActivity">
<intent-filter>
<action android:name="android.intent.action.MAIN" />
<category android:name="android.intent.category.LAUNCHER" />
</intent-filter>
</activity>
由于项目强调模块化,每个学习模块可能都有自己的示例启动点,具体需查看各模块内部结构。
3. 项目的配置文件介绍
主要配置文件
-
build.gradle:此文件定义了项目的编译配置,比如依赖项、插件、版本号等。例如,在项目的顶级目录和子模块中都会找到这类文件,分别控制全局和模块级别的构建配置。 -
settings.gradle:指定项目中包含的所有子项目或模块。在这个文件中,你会看到类似于include 'module-name'的行,指导Gradle加载哪些模块。 -
AndroidManifest.xml:每个模块内都会有一个,是每个Android应用的核心配置文件,定义了应用的元数据、允许的Activity、Services等组件以及它们的基本行为。 -
gradle.properties:存储 Gradle 构建系统的全局属性,如版本号、JVM 参数等。
在深入学习或贡献到AndroidStudyDemo项目之前,仔细阅读这些配置文件对于了解其构建流程、依赖关系和基本行为至关重要。项目遵循严格的编码规范,并且计划定期更新,涉及的内容广泛,从基础API到高级技术均有涵盖,适合不同层次的Android开发者学习和参考。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C091
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-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
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00