探索MultiContactPicker:高效便捷的联系人选择器
2024-09-03 04:56:00作者:牧宁李
在移动应用开发中,联系人选择器是一个常见但至关重要的组件。今天,我们将介绍一个强大的开源项目——MultiContactPicker,它以其简洁的设计和高效的功能,为开发者提供了一个优秀的联系人选择解决方案。
项目介绍
MultiContactPicker是一个遵循Material Design规范的多联系人选择器,它利用RecyclerView和字母快速滚动功能,为用户提供了一个流畅且直观的联系人选择体验。该项目支持从设备中读取联系人信息,并允许用户选择一个或多个联系人,非常适合那些希望用户能够快速导入联系人或邀请朋友的应用。
项目技术分析
MultiContactPicker的核心技术栈包括:
- RecyclerView:用于高效显示联系人列表。
- 字母快速滚动:提供便捷的联系人导航。
- 异步加载:确保即使在大量联系人情况下也能保持流畅的用户体验。
- Material Design:提供一致且现代的视觉风格。
此外,MultiContactPicker还集成了多个优秀的开源库,如FastScroll、RoundedLetterView和RxContacts2,以增强其功能和性能。
项目及技术应用场景
MultiContactPicker适用于多种应用场景,包括但不限于:
- 社交应用:允许用户从联系人中邀请朋友。
- 企业应用:用于快速选择同事进行沟通或协作。
- 通讯录管理工具:提供高效的联系人管理和导入功能。
项目特点
MultiContactPicker的主要特点包括:
- Material Design风格:提供现代且一致的用户界面。
- 多选模式:支持单选和多选,满足不同需求。
- 自定义主题:允许开发者根据应用风格自定义选择器的外观。
- 异步加载和流式结果显示:优化性能,确保快速响应。
- 预选联系人:支持在打开选择器时预选特定联系人。
结语
MultiContactPicker是一个功能强大且易于集成的联系人选择器,它不仅提供了丰富的功能,还确保了高性能和良好的用户体验。无论你是社交应用的开发者,还是需要高效联系人管理工具的企业,MultiContactPicker都是一个值得考虑的选择。立即尝试,让你的应用在联系人选择方面更加出色!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
304
2.66 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
131
159
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
458
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++
630
221
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
230
307
暂无简介
Dart
593
129
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
612
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
48
77
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
360
2.48 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
155
206