.NET Android 35.0.78版本发布:支持API 36与开发体验优化
项目简介
.NET Android是微软推出的跨平台移动应用开发框架,它允许开发者使用C#和.NET技术栈构建原生Android应用程序。作为.NET MAUI(多平台应用UI)框架的重要组成部分,.NET Android为开发者提供了访问Android原生API的能力,同时保持了.NET生态系统的开发效率和一致性。
版本更新亮点
最新发布的35.0.78版本带来了多项重要改进,主要集中在Android API支持增强和开发工具优化方面。
Android API Level 36支持
本次更新最重要的特性是增加了对Android API Level 36(Android 14)的全面支持。这意味着开发者现在可以使用最新的Android平台特性构建应用,包括:
- 增强的通知系统权限控制
- 改进的后台任务限制
- 更严格的隐私保护机制
- 新的UI组件和动画效果
开发团队通过反向移植技术将API 36支持引入到当前稳定版本中,确保开发者能够在不升级到最新.NET版本的情况下使用这些新特性。
文档生成系统改进
本次更新对API文档生成系统进行了优化:
- 在生成API文档时自动设置正确的API级别属性,确保文档准确反映各API版本的支持情况
- 更新了API文档源数据,包含了最新的API 36相关说明
- 改进了文档生成过程的稳定性
这些改进使得开发者能够更准确地了解每个API的版本兼容性,避免在开发过程中使用不兼容的API。
Java编译工具链优化
针对Java编译过程进行了以下优化:
- 添加了
-Xlint:-options编译参数,专门用于处理Java 1.8目标版本的编译警告 - 解决了在使用Java 8语言特性时可能出现的编译器警告问题
- 提升了构建过程的稳定性
这一改进特别有利于使用Java互操作功能的项目,减少了不必要的编译警告干扰。
SDK版本管理修复
修复了Android Manifest SDK版本管理中的一个问题:
- 修正了
Microsoft.NET.Sdk.Android.Manifest-9.0.100版本带的配置 - 确保SDK组件版本一致性
- 避免了潜在的版本冲突问题
这一修复提升了开发环境的稳定性,特别是在多项目解决方案中使用不同.NET版本时。
开发环境配置
要使用这个新版本,开发者可以选择以下两种方式:
- 通过Visual Studio 2022 17.14.6版本安装.NET MAUI组件
- 直接安装.NET 9 SDK后,使用命令行安装Android工作负载
安装完成后,可以通过dotnet workload list命令验证安装是否成功,确认android工作负载的版本为35.0.78/9.0.100。
技术实现细节
在底层实现上,开发团队采用了多项技术确保新特性的稳定引入:
- 通过精细的API级别管理,确保新旧API的兼容性
- 优化了文档生成流水线,使其能够正确处理多版本API文档
- 改进了Java编译器的参数处理逻辑
- 加强了SDK版本验证机制
这些改进不仅提供了新功能,也提升了整个开发工具链的可靠性和一致性。
升级建议
对于正在使用.NET Android进行开发的团队,建议:
- 评估项目是否需要使用API 36的新特性
- 在测试环境中验证新版本与现有代码的兼容性
- 关注编译警告的变化,特别是与Java互操作相关的部分
- 检查项目中的版本依赖关系,确保没有冲突
对于新项目,建议直接采用这个版本开始开发,以利用最新的平台特性和改进的开发体验。
总结
.NET Android 35.0.78版本通过引入API 36支持和多项工具链优化,进一步提升了开发者的生产力。这些改进使.NET开发者能够更轻松地构建现代化、功能丰富的Android应用程序,同时保持了.NET生态系统的高效开发体验。随着Android平台的持续演进,.NET Android团队也在不断更新框架,确保开发者能够充分利用最新的平台能力。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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