Pbandk:Kotlin 多平台下的 Protocol Buffers 利器
项目介绍
Pbandk 是一个专为 Protocol Buffers 设计的 Kotlin 多平台代码生成器和运行时库。它能够将 Protocol Buffers 定义文件转换为符合 Kotlin 习惯的代码,支持 JVM、Android、iOS、JS、WasmJs、WasmWasi、Linux、Windows 等多个平台。Pbandk 不仅提供了简洁的数据类生成,还支持 JSON 序列化/反序列化、Oneof 处理、Well-Known Types 的特殊支持等功能。
项目技术分析
Pbandk 的核心技术在于其代码生成器和运行时库的设计。它通过解析 Protocol Buffers 定义文件,生成符合 Kotlin 习惯的代码,确保生成的代码在多平台环境下都能高效运行。Pbandk 支持 proto2 和 proto3 语法,并且计划支持 Protobuf Editions。此外,Pbandk 还提供了对自定义选项和 deprecated 选项的支持,确保生成的代码既符合 Kotlin 的编程习惯,又具备良好的可维护性。
项目及技术应用场景
Pbandk 适用于需要在多个平台上使用 Protocol Buffers 的 Kotlin 开发者。无论是开发跨平台的移动应用,还是构建多平台的后端服务,Pbandk 都能帮助开发者轻松处理数据序列化和反序列化的问题。特别是在 Kotlin 多平台项目中,Pbandk 能够显著提升开发效率,减少跨平台数据处理的复杂性。
项目特点
- 多平台支持:Pbandk 支持 Kotlin 多平台(JVM、Android、iOS、JS、WasmJs、WasmWasi、Linux、Windows 等),确保生成的代码在各个平台上都能高效运行。
- 简洁的数据类生成:生成的 Kotlin 代码符合 Kotlin 习惯,简洁易读,便于维护。
- JSON 序列化/反序列化:支持遵循 proto3 JSON 规范 的 JSON 序列化/反序列化,方便与外部系统进行数据交换。
- Oneof 处理:Oneof 字段在生成的代码中被处理为密封类,确保类型安全。
- Well-Known Types 的特殊支持:例如
StringValue、BoolValue等,生成的代码中这些类型被处理为可空的基本类型(如String?、Boolean?等)。 - 自定义服务/gRPC 代码生成:支持生成自定义的服务代码,方便集成 gRPC 服务。
- 自定义选项支持:支持 Protocol Buffers 的自定义选项,灵活性高。
- 向后兼容性:Pbandk 遵循语义化版本控制,确保代码的向后兼容性,减少版本升级带来的风险。
结语
Pbandk 是一个功能强大且易于使用的 Kotlin 多平台 Protocol Buffers 工具。无论你是 Kotlin 开发者,还是需要在多平台上处理 Protocol Buffers 数据,Pbandk 都能为你提供极大的便利。赶快尝试一下,体验 Pbandk 带来的高效开发体验吧!
项目地址:Pbandk GitHub
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