Android Archetypes 开源项目教程
项目介绍
android-archetypes 是一个强大的 Maven 工具集,它提供了多种预设的项目模板,帮助开发者快速启动 Android 应用、库或者测试项目。这个项目基于 android-maven-plugin,让你能够使用 Maven 的便利性来管理你的 Android 开发。
项目地址:https://github.com/akquinet/android-archetypes
项目快速启动
安装 Maven
确保你已经安装了 Maven。如果没有安装,可以从 Maven 官方网站 下载并安装。
克隆项目
首先,克隆 android-archetypes 项目到本地:
git clone https://github.com/akquinet/android-archetypes.git
cd android-archetypes
生成项目
使用以下命令生成一个简单的 Android 应用项目:
mvn archetype:generate -DarchetypeArtifactId=android-quickstart \
-DarchetypeGroupId=de.akquinet.android.archetypes \
-DarchetypeVersion=1.0.11 \
-DgroupId=your.company \
-DartifactId=my-android-application
构建和运行
进入生成的项目目录并构建项目:
cd my-android-application
mvn clean install
应用案例和最佳实践
快速启动新应用
使用 android-quickstart 可以快速创建一个简单的 Android 应用,准备好运行和部署。
复杂项目组织
使用 android-with-test 可以创建多模块项目,便于进行单元和集成测试。
库项目创建
使用 android-library-quickstart 适合构建可重用的 Android 库组件。
发布流程自动化
使用 android-release 可以帮助你轻松地创建签名、zip 对齐并经过 ProGuard 处理的发布版本。
典型生态项目
Android Maven Plugin
android-maven-plugin 是一个用于构建 Android 应用的 Maven 插件,与 android-archetypes 配合使用,可以提供更强大的构建和测试功能。
Maven Android SDK Deployer
Maven Android SDK Deployer 是一个用于将 Android SDK 部署到 Maven 仓库的工具,方便在 Maven 项目中使用 Android SDK。
项目地址:https://github.com/mosabua/maven-android-sdk-deployer
通过以上步骤和案例,你可以快速上手并利用 android-archetypes 进行高效的 Android 开发。
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
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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