AdvancedMaterialDrawer 项目启动与配置教程
2025-05-06 05:24:41作者:明树来
1. 项目目录结构及介绍
在克隆或下载 AdvancedMaterialDrawer 项目后,你会看到一个如下的目录结构:
AdvancedMaterialDrawer/
├── app/ # 应用程序主目录
│ ├── src/ # 源代码目录
│ │ ├── main/ # 主程序目录
│ │ │ ├── java/ # Java源代码
│ │ │ ├── res/ # 资源目录,如布局文件、图片等
│ │ │ └── AndroidManifest.xml # 应用程序的配置文件
│ │ └── build.gradle # 模块构建文件
│ ├── build/ # 构建目录,构建产物存放在这里
│ └── gradle/ # Gradle脚本目录
│ └── wrapper/ # Gradle Wrapper脚本目录
├── gradle/ # 项目构建脚本目录
│ └── wrapper/ # Gradle Wrapper脚本目录
├── build.gradle # 项目级别的构建文件
└── settings.gradle # 项目级别的设置文件
app/: 应用程序的主目录,包含了所有的源代码、资源文件以及构建配置。src/: 源代码目录,包含了 Java 源代码和资源文件。res/: 资源目录,包含了应用的布局文件、图片、动画和其他资源。AndroidManifest.xml: 应用程序的配置文件,定义了应用的基本信息和组件。build.gradle: 构建文件,定义了构建脚本和依赖。settings.gradle: 设置文件,用于配置项目的多模块构建。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要通过 AndroidManifest.xml 文件进行配置。此文件定义了应用程序的入口点,通常是主Activity。以下是一个简化的示例:
<manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
package="com.example.advancedmaterialdrawer">
<application
android:allowBackup="true"
android:icon="@mipmap/ic_launcher"
android:label="@string/app_name"
android:roundIcon="@mipmap/ic_launcher_round"
android:supportsRtl="true"
android:theme="@style/Theme.MyCustomTheme">
<activity android:name=".MainActivity">
<intent-filter>
<action android:name="android.intent.action.MAIN" />
<category android:name="android.intent.category.LAUNCHER" />
</intent-filter>
</activity>
</application>
</manifest>
在此文件中,<activity> 标签定义了一个Activity,而 <intent-filter> 中的 <action> 和 <category> 标签则指示Android系统,当用户点击应用图标时,应该启动这个Activity。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置主要通过 build.gradle 文件进行。这个文件包含了项目的构建脚本和依赖配置。
以下是一个 app/build.gradle 的示例:
plugins {
id 'com.android.application'
}
android {
compileSdkVersion 30
buildToolsVersion "30.0.2"
defaultConfig {
applicationId "com.example.advancedmaterialdrawer"
minSdkVersion 21
targetSdkVersion 30
versionCode 1
versionName "1.0"
testInstrumentationRunner "androidx.test.runner.AndroidJUnitRunner"
}
buildTypes {
release {
minifyEnabled false
proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro'
}
}
}
dependencies {
implementation 'androidx.appcompat:appcompat:1.2.0'
implementation 'com.google.android.material:material:1.3.0'
// 添加其他依赖
}
在这个文件中:
plugins { ... }: 定义了项目使用的插件,这里是Android应用插件。android { ... }: 定义了Android项目的配置,包括编译SDK版本、构建工具版本、应用ID、版本号等。defaultConfig { ... }: 定义了应用的默认配置,如最低和目标API级别、版本号等。buildTypes { ... }: 定义了构建类型,这里是发布(release)配置,包括混淆设置。dependencies { ... }: 定义了项目的依赖项,这里是AppCompat库和Material Design库。
以上内容是 AdvancedMaterialDrawer 项目的启动与配置基础,你可以根据具体需求进行相应的调整和扩展。
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
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-X1-7BSpark-Prover-X1-7B 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-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B 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).Dockerfile015
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
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
140
170
暂无简介
Dart
598
132
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
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++
634
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
746
🎉 (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
1.06 K
616
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
199
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460