react-native-web-image 开源项目教程
项目概述
react-native-web-image 是一个专为React Native设计的图片组件,提供了持久化磁盘缓存和内存缓存功能。它在Android平台上利用Glide库,在iOS上则采用SDWebImage库来实现高效的图片加载和缓存逻辑。该项目正处于Alpha开发阶段,鼓励开发者遇到问题时贡献代码。
项目目录结构及介绍
以下是react-native-web-image的主要目录结构及其简介:
├── CHANGELOG.md # 版本更新日志
├── Gemfile* # Ruby相关依赖管理文件(用于某些开发工具)
├── Gemfile.lock* # Ruby依赖锁定文件
├── LICENSE # 许可证文件,遵循MIT协议
├── README.md # 项目说明文件
├── TODO.md # 尚待完成的任务列表
├── editorconfig # 编辑器配置文件
├── gitignore # Git忽略文件配置
├── gitmodules # 子模块配置文件
├── npmignore # NPM发布时忽略的文件或目录列表
├── prettierrc.js # Prettier代码格式化配置
├── package.json # 项目配置及依赖管理
├── package-lock.json # NPM依赖的具体版本锁定文件
├── babel.config.js # Babel转换配置
├── build.gradle # Android构建脚本
├── gradle.properties # Gradle属性配置
├── gradlew # Gradle Wrapper脚本(Unix/Linux)
├── gradlew.bat # Gradle Wrapper脚本(Windows)
├── jsconfig.json # JavaScript配置,用于VSCode等编辑器
├── metro.config.js # React Native打包配置
├── samples # 示例应用程序目录
│ └── SampleApp # 样例应用代码
├── tests # 测试文件夹
│ └── TestApp # 测试应用代码
└── src # 主要源代码目录
├── lib # 库的核心逻辑代码
└── WebImage.js # 实际的图片组件实现
标记为星号()的文件或目录可能只在特定场景下使用,如Rubygem维护或本地开发环境设置。
项目启动文件介绍
本项目中,并没有直接指定一个“启动文件”作为传统意义的应用入口点,因为这是一个React Native的库而非独立应用。然而,当你集成到自己的React Native项目中时,通过引入import WebImage from 'react-native-web-image';并在你的组件中使用<WebImage />标签,即开始了该库的功能使用。
如果你想要运行示例应用以测试此库,通常需要查看samples/SampleApp目录中的主要JavaScript文件,这将是示例应用的启动点。
项目配置文件介绍
package.json
这是项目的主配置文件,包含了项目的元数据、scripts命令、依赖项等信息。安装和使用此库,需关注其dependencies字段内列出的版本信息以及提供的npm scripts,例如安装和链接依赖。
.gitignore
定义了Git版本控制系统应忽略的文件类型和模式,对于开发环境保持整洁至关重要。
metro.config.js
用于配置React Native的打包编译行为,比如文件的解析规则、资产处理等,这对于调整资源加载逻辑非常关键。
其他配置文件
如babel.config.js影响代码转换,gradle.properties和相关的.gradle文件控制Android构建流程,而.editorconfig帮助统一团队编码风格。每个配置文件服务于特定目的,共同确保项目的一致性和高效性。
在实际应用中,理解和定制这些配置文件对高级定制和调试是必要的,尤其是当涉及到与现有项目的集成和自定义构建流程时。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00