Compose Collapsing Toolbar 开源项目教程
项目介绍
Compose Collapsing Toolbar 是一个基于 Jetpack Compose 的库,旨在提供一种简洁的方式来实现类似于 Android Material Design 中 Collapsing Toolbar(折叠式工具栏)的效果。它允许toolbar随着滚动视图的内容上下滑动时逐渐缩放或隐藏,为应用程序的头部交互带来流畅的动画体验。此项目简化了在现代Android开发框架Jetpack Compose中实现这种复杂UI模式的过程。
项目快速启动
为了快速开始使用 Compose Collapsing Toolbar,首先确保你的项目已配置好Jetpack Compose并添加了该项目的依赖。以下是如何将此库集成到你的项目中的步骤:
添加依赖
在你的 build.gradle.kts 文件中添加以下依赖项:
dependencies {
implementation("com.github.onebone.compose-collapsing-toolbar:library:x.y.z")
}
替换 x.y.z 为实际发布的最新版本号。
示例代码
接下来,在你的 Compose UI 中使用 CollapsingToolbar 组件,示例代码如下:
@Composable
fun CollapsingToolbarExample() {
val scrollState = rememberScrollState()
CollapsingToolbar(
modifier = Modifier.fillMaxSize(),
scrollState = scrollState,
title = { Text("Collapsing Toolbar Demo") },
) {
Column(modifier = Modifier垂直偏移(scrollState.offset.div(2))) {
// 在这里放置你的内容,如列表或图片等。
Text("Your content goes here.", style = MaterialTheme.typography.h5)
// 可以重复添加更多内容组件。
}
}
}
这段代码展示了如何设置一个基本的CollapsingToolbar,其中滚动状态通过scrollState管理,内容区域会随着滚动而做出响应。
应用案例和最佳实践
在应用 Compose Collapsing Toolbar 时,考虑以下最佳实践:
- 内容适应性:确保你的内容足够丰富,以充分利用工具栏缩放和平滑过渡的效果。
- 视觉层次:利用工具栏的可见性变化来引导用户的注意力,例如在完全展开状态下显示更多的导航元素。
- 性能优化:由于是基于Compose,天然支持高效的更新,但仍要注意避免不必要的状态变化以保持流畅体验。
典型生态项目
虽然直接关联的特定生态项目可能不详,但结合 Compose Collapsing Toolbar 可用于构建多种类型的应用,比如新闻阅读器、社交媒体客户端或者任何需要动态头部设计的App。该库是Jetpack Compose生态系统的一部分,可与其他Compose组件无缝集成,为现代Android开发提供更丰富的用户体验设计可能性。
以上就是对 Compose Collapsing Toolbar 开源项目的简介及使用指南。记得查看GitHub上的项目页面以获取最新资讯和更详细的文档。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00