推荐项目:Android电子节目指南(EPG)
2024-06-09 02:02:45作者:贡沫苏Truman
推荐项目:Android电子节目指南(EPG)
1、项目介绍
在数字化生活的今天,我们时常需要一个便捷的方式来浏览和管理电视节目。这就是Electronic Program Guide for Android的诞生背景,一个专为Android设备设计的经典电视节目指南。它支持平板电脑和手机,提供全方位滚动体验,无论是水平、垂直还是对角线方向都能轻松操作。
2、项目技术分析
这个项目采用了简单的XML布局和Java代码实现,使得集成到你的Android应用中变得非常容易。核心组件EPG可以通过XML直接添加到你的视图布局中,然后通过代码设置监听器和数据源。其API设计简洁直观,提供了事件点击回调,使你可以自定义点击行为,如打开详细信息或录制提醒等。
<se.kmdev.tvepg.epg.EPG
android:id="@+id/epg"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent"/>
epg.setEPGClickListener(new EPGClickListener() {
// ... Click listeners here ...
});
epg.setEPGData(new EPGDataImpl(MockDataService.getMockData()));
该项目依赖于EPGDataImpl和MockDataService来模拟数据,实际使用时你需要替换为你自己的数据源。
3、项目及技术应用场景
这个项目非常适合那些需要在Android应用中集成电视节目列表功能的开发者,例如TV指南应用、家庭自动化系统或者媒体中心软件。利用这个组件,用户可以轻松地查看当前和未来的电视节目,点击后跳转至更多详情或进行相关操作。
4、项目特点
- 全面滚动:支持横向、纵向和斜向滚动,增强用户体验。
- 易于集成:只需添加XML布局和简单设置,即可快速集成到现有项目。
- 灵活的事件处理:通过监听器,可自定义频道和节目点击事件的行为。
- 资源友好:即使在资源有限的设备上也能流畅运行。
如果你正在寻找一个强大且易用的Android电视节目指南解决方案,这个开源项目无疑是最佳选择。现在就将其加入你的项目,提升用户的电视节目浏览体验吧!
如果有任何疑问或需要帮助,请随时联系项目作者。祝你好运,愉快地编码!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
663
152
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
659
297
Ascend Extension for PyTorch
Python
215
235
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
254
320
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
132
866
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
139
874
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.18 K
648
仓颉编程语言开发者文档。
59
818