Windows.UI.Composition-Win32-Samples 项目教程
1. 项目目录结构及介绍
Windows.UI.Composition-Win32-Samples/
├── cpp/
│ ├── HelloComposition/
│ ├── HelloVectors/
│ ├── VirtualSurfaces/
│ └── AdvancedColor/
├── dotnet/
│ ├── HelloComposition/
│ ├── VisualLayerIntegration/
│ └── Win2D Effects (Acrylic)/
├── images/
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── CODEOWNERS
├── CodeAnalysis.ruleset
├── Directory.Build.props
├── LICENSE
├── README.md
├── SECURITY.md
└── ThirdPartyNotices.txt
目录结构介绍
-
cpp/: 包含使用C++ Win32应用程序的示例代码。
- HelloComposition: 演示如何在C++ Win32应用中设置Composition API。
- HelloVectors: 演示如何在Visual层中使用向量。
- VirtualSurfaces: 演示如何在Visual层中使用虚拟表面。
- AdvancedColor: 演示如何加载高级颜色(HDR、高色域、高精度)图像并使用Interaction Tracker创建平滑的滚动表面。
-
dotnet/: 包含使用WPF和Windows Forms应用程序的示例代码。
- HelloComposition: 演示如何在WPF和Windows Forms应用中设置Composition API。
- VisualLayerIntegration: 演示如何在WPF和Windows Forms应用中集成Visual层。
- Win2D Effects (Acrylic): 演示如何使用Win2D效果在WPF和Windows Forms应用中显示亚克力效果。
-
images/: 包含项目中使用的图像资源。
-
.gitattributes: Git属性文件,用于定义Git仓库的特定行为。
-
.gitignore: Git忽略文件,用于指定Git应忽略的文件和目录。
-
CODEOWNERS: 定义哪些用户或团队拥有特定文件或目录的所有权。
-
CodeAnalysis.ruleset: 代码分析规则集文件,用于配置代码分析工具。
-
Directory.Build.props: 项目构建属性文件,用于定义项目构建的通用属性。
-
LICENSE: 项目许可证文件,包含MIT许可证。
-
README.md: 项目自述文件,包含项目的概述和使用说明。
-
SECURITY.md: 安全策略文件,包含项目的安全相关信息。
-
ThirdPartyNotices.txt: 第三方通知文件,包含项目中使用的第三方库的通知信息。
2. 项目启动文件介绍
启动文件
-
cpp/HelloComposition/HelloComposition.cpp: 这是C++ Win32示例的启动文件,演示了如何在C++ Win32应用中使用Composition API。
-
dotnet/HelloComposition/HelloComposition.cs: 这是WPF和Windows Forms示例的启动文件,演示了如何在WPF和Windows Forms应用中使用Composition API。
启动文件介绍
这些启动文件包含了项目的初始化代码和Composition API的基本使用示例。通过这些文件,开发者可以了解如何在不同的桌面应用框架中集成和使用Windows.UI.Composition API。
3. 项目的配置文件介绍
配置文件
-
.gitattributes: 定义了Git仓库的特定行为,例如文件的换行符处理。
-
.gitignore: 指定了Git应忽略的文件和目录,例如编译输出文件和临时文件。
-
CodeAnalysis.ruleset: 配置了代码分析工具的规则集,帮助开发者遵循代码质量标准。
-
Directory.Build.props: 定义了项目构建的通用属性,例如编译器选项和库路径。
-
LICENSE: 包含项目的MIT许可证,明确了项目的使用和分发条款。
-
README.md: 提供了项目的概述和使用说明,帮助开发者快速上手。
-
SECURITY.md: 包含了项目的安全策略和报告漏洞的指南。
-
ThirdPartyNotices.txt: 列出了项目中使用的第三方库及其许可证信息。
配置文件介绍
这些配置文件帮助开发者管理和维护项目,确保代码质量和项目的安全性。通过这些文件,开发者可以了解项目的构建和运行环境,以及如何配置和扩展项目。
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