React Native Bootsplash 在 React Native 0.77 版本中的适配指南
React Native Bootsplash 是一个用于管理 React Native 应用启动画面的流行库。随着 React Native 0.77 版本的发布,iOS 项目的默认模板发生了重要变化,这对使用 Bootsplash 库的开发者提出了新的配置要求。
在 React Native 0.77 版本中,苹果平台的项目结构发生了显著改变。最值得注意的是,iOS 项目不再默认包含 Objective-C 的 AppDelegate.mm 文件,而是全面转向了 Swift 语言,使用 AppDelegate.swift 作为应用入口点。这一变化影响了 React Native Bootsplash 的集成方式。
对于使用 React Native 0.77 及以上版本的开发者,配置 Bootsplash 时需要特别注意以下几点:
-
Swift 文件配置:所有 Bootsplash 的相关配置现在都需要在 AppDelegate.swift 文件中完成,而不是之前的 AppDelegate.mm 文件。
-
初始化位置:启动画面的初始化代码应该放在 application(_:didFinishLaunchingWithOptions:) 方法中,这与之前版本的位置类似,但语法和实现方式有所不同。
-
Swift 语法适配:由于从 Objective-C++ 迁移到了 Swift,相关代码需要进行语法转换,但功能逻辑保持不变。
-
向后兼容性:虽然新项目默认使用 Swift,但开发者仍然可以选择使用 Objective-C,这时可以继续按照旧版本的文档进行配置。
-
资源文件处理:无论使用哪种语言,启动画面资源文件的处理方式保持不变,仍然需要将图片资源放置在正确的位置并配置相应的属性。
对于从旧版本升级到 React Native 0.77 的开发者,建议在升级后仔细检查启动画面的配置,确保所有相关代码都已迁移到 Swift 文件中。同时,也要注意检查构建系统是否能够正确识别和处理启动资源。
React Native 生态系统的这一变化反映了苹果平台开发的整体趋势,即逐步从 Objective-C 向 Swift 迁移。作为开发者,适应这一变化不仅有助于更好地使用 Bootsplash 库,也能为未来的开发工作打下更好的基础。
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
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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