the-swift-api-design-guidelines-in-chinese 的项目扩展与二次开发
2025-04-29 00:46:32作者:魏献源Searcher
项目的基础介绍
本项目是《Swift API 设计指南》的中文翻译版本,旨在为Swift开发者提供API设计的最佳实践和指导。该项目基于Swift官方API设计指南,通过详尽的中文注释和说明,帮助开发者理解和应用这些原则,提升代码质量和一致性。
项目的核心功能
项目的核心功能是提供了一份详尽的Swift API设计指南的中文文档,内容包括命名规则、类型和属性设计、函数和初始化器设计、协议和扩展等,这些内容都是围绕如何编写清晰、一致且易于维护的Swift代码。
项目使用了哪些框架或库?
该项目主要是一个文档项目,它没有使用特定的框架或库。它依赖于Markdown格式来编写和展示文档内容,可能使用了Git进行版本控制。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构相对简单,主要包括以下几个部分:
README.md:项目的说明文件,介绍了项目的基本信息和如何使用。文档:包含所有翻译的指南文档,通常以Markdown格式(.md文件)存储。资源:如果有的话,这里可能包含了一些辅助性的图片或资源文件。
每个Markdown文档都详细介绍了特定的API设计指南部分,供开发者阅读和学习。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加示例代码:为了让开发者更好地理解指南,可以在文档中增加具体的代码示例。
- 创建互动元素:开发一个Web界面,允许用户通过交互式元素来测试不同的API设计方案。
- 集成练习和测试:添加一些练习题或测试,帮助读者验证他们对指南的理解程度。
- 多语言支持:除了中文之外,还可以增加其他语言的翻译,使其成为一个多语言的API设计指南集合。
- 模块化内容:将文档内容模块化,便于用户根据需要选择特定的部分进行学习和参考。
- 持续更新:随着Swift语言的发展,API设计指南也需要持续更新,以保持与最新Swift版本的一致性。
登录后查看全文
热门项目推荐
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
194
212
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++
650
271
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.7 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
633
143