React Native Agora 项目教程
项目介绍
React Native Agora 是一个基于 Agora RTC SDK 的 React Native 插件,旨在帮助开发者快速在 React Native 应用中集成实时音视频通信功能。该项目由社区开发者 Syanbo 开发,从2016年到2017年基于 Agora Native SDK 开发了1.0版本。
项目快速启动
安装依赖
首先,确保你已经安装了 Node.js 和 React Native CLI。然后,通过 npm 安装 react-native-agora 包:
npm install react-native-agora
配置项目
在你的 React Native 项目中,配置 Agora 的 App ID。你可以在 Agora 控制台中获取 App ID。
import { RtcEngine } from 'react-native-agora';
const appId = 'YOUR_APP_ID';
RtcEngine.create(appId);
加入频道
以下是一个简单的示例,展示如何加入一个音视频通话频道:
import React, { useEffect } from 'react';
import { RtcEngine, RtcLocalView, RtcRemoteView, VideoRenderMode } from 'react-native-agora';
const App = () => {
useEffect(() => {
const init = async () => {
await RtcEngine.create('YOUR_APP_ID');
await RtcEngine.enableVideo();
await RtcEngine.joinChannel('YOUR_CHANNEL_NAME', null, 0);
};
init();
}, []);
return (
<RtcLocalView.SurfaceView
style={{ flex: 1 }}
renderMode={VideoRenderMode.Hidden}
/>
);
};
export default App;
运行项目
在终端中运行以下命令启动你的 React Native 项目:
react-native run-android
# 或者
react-native run-ios
应用案例和最佳实践
实时视频会议
React Native Agora 可以用于构建实时视频会议应用。通过集成 Agora 的音视频功能,用户可以轻松加入会议、进行视频通话,并与其他参与者互动。
在线教育
在线教育平台可以使用 React Native Agora 来实现实时互动课堂。教师和学生可以通过视频和音频进行实时交流,增强学习体验。
直播应用
直播应用可以通过 React Native Agora 实现主播与观众之间的实时互动。主播可以进行视频直播,观众可以通过弹幕、点赞等方式与主播互动。
典型生态项目
Agora Web SDK
Agora Web SDK 是 Agora 提供的用于在 Web 应用中集成实时音视频通信功能的 SDK。它与 React Native Agora 可以结合使用,实现跨平台的实时通信解决方案。
Agora RTM SDK
Agora RTM SDK 是 Agora 提供的实时消息传递 SDK,可以与 React Native Agora 结合使用,实现实时音视频通话中的消息传递功能。
Agora Analytics
Agora Analytics 是 Agora 提供的数据分析服务,可以帮助开发者监控和分析应用中的音视频通话质量,优化用户体验。
通过以上模块的介绍和示例代码,你可以快速上手并集成 React Native Agora 到你的项目中,实现丰富的实时音视频通信功能。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00