nav3-recipes 的安装和配置教程
项目基础介绍
nav3-recipes
是一个开源项目,旨在展示如何使用 Jetpack Navigation 3 来实现 Android 应用中常见的导航用例。这个项目提供了多个示例,展示了如何使用 Jetpack Navigation 3 的 API 来创建基本导航、保存返回栈、使用 DSL 语法、处理布局和动画等。
主要编程语言
该项目主要使用 Kotlin 编程语言。
项目使用的关键技术和框架
该项目使用的关键技术是 Android Jetpack 中的 Navigation 组件,这是 Android 开发中用于处理应用内导航的一个框架。它提供了灵活的导航栏、返回栈管理和导航图等特性。
准备工作
在开始安装和配置 nav3-recipes
项目之前,请确保您已经完成了以下准备工作:
- 安装了 Android Studio。
- 安装了相应的 JDK 和 Android SDK。
- 确保您的计算机满足 Android 开发的硬件要求。
安装步骤
以下是安装和配置 nav3-recipes
项目的详细步骤:
-
克隆项目仓库
打开命令行工具,使用以下命令克隆项目仓库:
git clone https://github.com/android/nav3-recipes.git
这将会在当前目录下创建一个名为
nav3-recipes
的文件夹,其中包含了项目的所有文件。 -
导入项目到 Android Studio
打开 Android Studio,选择
Open
,然后找到并选择克隆下来的nav3-recipes
文件夹。Android Studio 将会自动识别项目结构并开始加载项目。
-
检查 SDK 版本
在 Android Studio 中,检查项目使用的 SDK 版本是否与您的本地设置匹配。您可以在
Project Structure
对话框中查看和修改。 -
配置模拟器或真实设备
确保您已经配置了 Android 模拟器或连接了真实设备用于调试。
-
构建和运行项目
在 Android Studio 中点击
Build
->Rebuild Project
来构建项目。如果构建成功,您可以通过点击Run
->Run 'app'
来启动应用。
按照以上步骤操作后,您应该能够成功运行 nav3-recipes
项目,并查看提供的导航示例。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
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科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
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