探索未来界面设计:Sheets —— Jetpack Compose下的灵动底片
探索未来界面设计:Sheets —— Jetpack Compose下的灵动底片
在Android开发领域,交互体验的优化一直是开发者不懈追求的目标。今天,我们来探索一款开源自组件——Sheets,它以Jetpack Compose为核心,为你的应用带来了更多可能性。
项目介绍
Sheets是一款针对Jetpack Compose环境设计的增强型底部抽屉库,提供了丰富功能,旨在超越默认的ModalBottomSheetLayout和ModalBottomSheet体验。通过一系列精心设计的功能,Sheets让底部抽屉更加灵活多变,完美融合于现代UI设计中。
技术分析
Sheets的核心亮点在于其高度的定制性和对最新材料设计的无缝支持。借助Kotlin的简洁语法,开发者可以轻松调整包括底片滑动露出高度(Peek Height)、动画效果(Customizable Animations)在内的众多细节。此外,通过监听拖拽进度(Listenable Drag Progress),实现与用户手势的紧密同步,为应用带来细腻的交互动态。
Sheets支持Material 2和Material 3双设计语言切换,只需简单的导入更改,即可适配不同的视觉风格。更值得关注的是,它提供的对话框级系统栏控制,允许开发者精细调整状态栏颜色、输入法软键盘模式等,为用户创造沉浸式体验。
应用场景
设想一个场景,你在构建一个日程管理应用,希望提供一个优雅的方式来添加新的事件。通过Sheets,你可以快速展开一个半透明的底部抽屉,不仅能够自定义这个抽屉的高度,还能控制它是否浮于虚拟键盘之上,确保用户在输入信息时界面清晰可见。而当用户滚动长列表选择日期或时间时,嵌入式底片布局(Embedded Sheet)让界面层次分明,不失优雅。
项目特点
- 高度可定制性:从动画速度到抽屉的显示逻辑,Sheets提供了全面的控制权。
- 兼容性:无论是沿用Material 2的经典还是拥抱Material 3的新潮,Sheets都游刃有余。
- 智能交互:通过监听拖拽进度进行动态效果编程,提升用户体验。
- 模态与非模态一体化:既可以作为对话框式的全屏覆盖,也能融入现有布局成为嵌套部分。
- 键盘友好:智能适应软键盘,确保界面布局的和谐统一。
结语
Sheets不仅仅是一个库,它是Jetpack Compose生态中的一块重要拼图,旨在帮助开发者创建更为流畅、个性化的交互界面。对于追求极致用户体验的应用开发者而言,Sheets无疑是一个值得尝试的强大工具。立即集成Sheets,让你的应用交互设计迈向新高度,赋予用户前所未有的操作享受。
在开源的世界里,共享与贡献是永恒的主题。如果你有任何建议或者发现了新的需求,请不吝贡献你的智慧,共同推动Sheets的发展,使之更加完善。
记得通过以下依赖加入Sheets的魅力世界:
// 对应Material 2或Material 3版本
implementation("io.github.dokar3:sheets:latest_version") 或 implementation("io.github.dokar3:sheets-m3:latest_version")
让我们一起探索更多可能!🌟
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