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。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00