react_native_sdk 的安装和配置教程
1. 项目基础介绍和主要编程语言
react_native_sdk 是为 React Native 应用程序提供Adjust SDK支持的库。Adjust 是一家移动营销数据分析公司,提供SDK帮助开发者追踪用户行为和营销效果。本项目是Adjust SDK在React Native环境下的实现,主要使用Objective-C、JavaScript、Java和Kotlin等编程语言。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目基于React Native,一种用于构建原生移动应用的JavaScript框架。关键技术包括:
- React Native:用于构建跨平台移动应用的JavaScript框架。
- Adjust SDK:用于追踪和分析用户行为的SDK。
- iOS原生开发:使用Objective-C和Swift。
- Android原生开发:使用Java和Kotlin。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的开发环境满足以下要求:
- Node.js环境,建议使用最新稳定版。
- React Native开发环境,包括React Native CLI。
- 对于iOS开发,您需要一个安装有Xcode的Mac电脑,并配置好iOS模拟器或真实设备。
- 对于Android开发,您需要配置Android Studio和Android模拟器或真实设备。
安装步骤
步骤1:安装React Native项目
首先,您需要创建一个React Native项目(如果您还没有的话):
npx react-native init MyAdjustSdkApp
步骤2:安装react-native-adjust库
接着,进入项目目录并安装react-native-adjust:
cd MyAdjustSdkApp
npm install react-native-adjust
步骤3:配置iOS项目
对于iOS项目,需要执行以下步骤:
-
打开Xcode,找到您的项目。
-
添加
libAdjust.a和AdjustSDK.xcframework到您的项目中。 -
在
Build Phases->Link Binary with Libraries中添加以下库:libAdjust.aAdjustSDK.xcframework
-
添加
Privacy - Location When In Use Usage Description到您的Info.plist文件中,并提供一个用途描述。
步骤4:配置Android项目
对于Android项目,执行以下步骤:
-
打开Android Studio。
-
在项目的
settings.gradle文件中添加以下代码:include ':react-native-adjust' project(':react-native-adjust').projectDir = new File(rootProject.projectDir, '../node_modules/react-native-adjust/android') -
在
app/build.gradle文件中添加以下依赖:dependencies { implementation project(':react-native-adjust') } -
在
AndroidManifest.xml中添加以下权限:<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION" />
步骤5:使用Adjust SDK
最后,您可以在React Native代码中使用Adjust SDK了。例如:
import Adjust from 'react-native-adjust';
Adjust�始化:
Adjust.setTrackerToken('YOUR_TRACKER_TOKEN');
发送事件:
Adjust.trackEvent(Adjust.Event('event_name', { 'event_property': 'value' }));
确保替换YOUR_TRACKER_TOKEN为Adjust平台提供的实际tracker token。
按照以上步骤,您应该能够成功安装和配置react-native-adjust SDK到您的React Native项目中。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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