React Native 开发者社区应用:Assemblies 搭建与使用指南
一、项目概述
Assemblies 是一个基于 React Native 的开源移动应用程序,旨在帮助开发者通过区域内的“聚会”(assemblies)进行连接。该项目不仅作为教学资源,支持在 buildreactnative.com 上找到的React Native教程,还包含超出教程范围的功能。Assemblies鼓励社区参与,支持提出功能请求和bug报告,并欢迎通过Pull Request贡献代码。
二、项目目录结构及介绍
Assemblies项目遵循标准的React Native工程布局,主要结构如下:
-
android 和 ios: 这两个目录分别包含了Android和iOS平台的原生代码,允许应用跨平台运行。
-
app-icons, screenshots: 包含应用图标和屏幕截图,用于展示和文档说明。
-
babelrc, gitattributes, gitignore, watchmanconfig: 这些是开发工具配置文件,用于编译、版本控制和监控文件变化。
-
package.json: 管理项目依赖和脚本命令的地方,包括启动、构建等命令。
-
README.md: 项目的主要说明文档,包含安装步骤、贡献指南等信息。
-
src: 应用的核心源码目录,可能含有组件、服务、页面逻辑等。
-
index.android.js 和 index.ios.js: 分别是Android和iOS平台的入口文件,定义了应用的初始启动逻辑。
三、项目启动文件介绍
入口文件
- index.android.js 与 index.ios.js 这对文件是React Native应用的起点。尽管名称指定为不同平台,现代React Native推荐单一入口点方法,但在此项目中,它们可能存在以适应特定平台的细微差异。当应用启动时,这两个文件会导入App组件并渲染它,从而开始应用生命周期。
主要逻辑引入
通常,这些入口文件会导入一个根组件(如App.js或特定于业务逻辑的组件),该组件负责整个应用界面的搭建和管理。
四、项目配置文件介绍
-
package.json 核心配置文件,定义了项目的依赖库、脚本命令(如
start,test,build等)、项目的元数据等。通过此文件,可以执行npm或yarn命令来管理项目依赖,以及启动开发服务器。 -
babelrc 控制Babel转换规则的文件,影响着JSX语法转换为JavaScript的过程,可以根据需要定制转码选项。
-
gitignore 列出了Git应忽略的文件类型或模式,确保不会将敏感或不必要跟踪的文件添加到版本控制中。
通过以上结构和配置,Assemblies项目提供了一个清晰的框架,开发者可以在此基础上轻松地理解和扩展应用功能。遵循提供的本地运行步骤,任何开发者都可以在自己的环境中搭建和贡献于这个项目。
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