《AndroidIntelliJStarter项目快速上手指南》
在移动开发领域,Android平台的开发一直备受关注。为了帮助开发者更快地搭建Android开发环境,本文将详细介绍如何使用AndroidIntelliJStarter项目。这个开源项目提供了一个预设的IntelliJ IDEA项目模板,包含了多种实用的工具和库,可以帮助开发者节省配置时间,快速启动新项目。
安装前准备
在开始安装AndroidIntelliJStarter之前,请确保您的开发环境满足以下要求:
- 操作系统:macOS(项目假设您使用的是macOS,如果使用其他操作系统,可能需要调整一些路径和设置)
- Android SDK:下载并安装Android SDK,建议将SDK放置在
~/android-sdk-macosx目录下 - 必备软件:确保已安装Java、Ruby和Git
安装步骤
以下是安装AndroidIntelliJStarter的详细步骤:
-
下载项目资源: 克隆项目仓库到本地:
git clone https://github.com/vmware-archive/AndroidIntelliJStarter.git starter_tmp -
安装Android平台工具: 使用以下命令安装所需的Android平台工具:
android update sdk -u --filter platform-tools,android-10,addon-google_apis-google-10,extra-android-support,android-16,addon-google_apis-google-16 -
创建本地Git仓库: 在您的项目中创建一个本地的Git仓库,或者如果使用GitHub,可以在GitHub上创建一个仓库并克隆到本地。
-
配置项目: 运行项目中的
setup_project脚本来配置项目:cd starter_tmp ./script/setup_project YourProject path_to_your_project_repo脚本会提示您输入包名和Robolectric仓库地址,这些是可选的。
-
导入项目到IntelliJ IDEA: 打开IntelliJ IDEA,选择“Open”或“Import Project”,然后选择您的项目文件夹。
-
导入IntelliJ设置: 在IntelliJ IDEA中,选择“File” > “Import Settings”,然后选择项目中的
IntellijSettings.jar文件。
基本使用方法
-
加载开源项目: 在IntelliJ IDEA中,通过“Open”或“Import Project”加载AndroidIntelliJStarter项目。
-
运行示例应用: 在IntelliJ IDEA中,运行项目中的示例应用,确保一切正常工作。
-
参数设置: 根据需要调整项目的参数,例如包名、SDK版本等。
结论
通过本文的介绍,您应该能够顺利安装并使用AndroidIntelliJStarter项目。如果您在使用过程中遇到任何问题,可以查看项目的官方文档或在线社区寻求帮助。接下来,建议您亲自实践,以加深对项目功能和配置的理解。
kernelopenEuler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。C0111
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00