NMF Earth 应用教程
2024-09-07 14:43:16作者:田桥桑Industrious
1、项目介绍
NMF Earth 是一个旨在帮助用户理解和减少碳足迹的 React Native 应用程序。该项目使用 Expo、Redux Toolkit 和 TypeScript 构建,设计文档可以在 Figma 上找到。碳数据来自 NMF 的碳足迹仓库,而条码扫描的产品数据则来自 Open Food Facts API。
2、项目快速启动
安装依赖
首先,确保你已经安装了 Node.js 和 Yarn。然后,克隆项目并安装依赖:
git clone https://github.com/NMF-earth/nmf-app.git
cd nmf-app
yarn install
配置环境变量
复制环境变量文件并替换为你自己的配置:
cp env.example .env
启动应用
使用以下命令启动应用:
yarn start
如果你想在特定的操作系统上启动应用,可以使用以下命令:
yarn ios # 启动 iOS 应用
yarn android # 启动 Android 应用
3、应用案例和最佳实践
NMF Earth 应用可以帮助用户定义碳预算,并通过跟踪每月的碳排放量来采取行动,以保持在预算范围内。用户可以通过扫描产品条码来获取产品的碳足迹信息,并根据这些信息做出更环保的购买决策。
最佳实践包括:
- 定期检查碳预算,确保不超出限制。
- 使用条码扫描功能,获取产品的碳足迹信息。
- 根据碳足迹信息,选择更环保的产品。
4、典型生态项目
NMF Earth 项目与以下生态项目紧密相关:
- Open Food Facts: 提供产品条码扫描数据的 API,帮助用户获取产品的详细信息。
- Expo: 用于构建和部署 React Native 应用的工具链,简化了开发流程。
- Redux Toolkit: 用于状态管理的工具包,简化了 Redux 的使用。
- TypeScript: 提供类型检查和更好的开发体验。
通过这些生态项目的结合,NMF Earth 能够为用户提供一个强大且易于使用的碳足迹管理工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0118
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
fun-rec推荐系统入门教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/fun-rec/Python03
so-large-lm大模型基础: 一文了解大模型基础知识01
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
764
4.98 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
857
1.93 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
683
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
880
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler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。
C
457
439
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.08 K
1.1 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
151
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
305
118
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
221