Xamarin.Forms 书籍示例项目教程
项目介绍
Xamarin.Forms 书籍示例项目(xamarin-forms-book-samples)是一个开源项目,旨在为学习 Xamarin.Forms 的开发者提供丰富的代码示例。这些示例代码与 Charles Petzold 所著的《Creating Mobile Apps with Xamarin.Forms》一书紧密结合,涵盖了从基础到高级的各种移动应用开发场景。项目代码托管在 GitHub 上,开发者可以自由下载、学习和修改这些示例代码。
项目快速启动
1. 克隆项目
首先,你需要将项目克隆到本地:
git clone https://github.com/xamarin/xamarin-forms-book-samples.git
2. 安装依赖
项目依赖于 Xamarin.Forms NuGet 包,你需要为每个项目下载这些包。为了避免麻烦,建议首先加载 Libraries 目录中的解决方案,并安装所需的 NuGet 包。
cd xamarin-forms-book-samples/Libraries
dotnet restore
3. 打开项目
使用 Visual Studio 打开任意一个解决方案文件(.sln),例如:
cd Chapter01
start PlatformVisuals.sln
4. 运行示例
在 Visual Studio 中,选择一个目标平台(如 iOS、Android 或 UWP),然后点击“运行”按钮,即可在模拟器或设备上运行示例应用。
应用案例和最佳实践
1. 跨平台开发
Xamarin.Forms 允许开发者使用 C# 和 XAML 编写一次代码,即可在多个平台上运行。例如,Chapter02 中的示例展示了如何在 iOS、Android 和 UWP 上实现相同的用户界面和功能。
2. 自定义控件
在 Chapter07 中,你可以学习如何创建自定义控件,并通过 XAML 或代码进行使用。这对于实现特定需求的用户界面非常有用。
3. 数据绑定
Chapter10 中的示例展示了如何使用数据绑定来简化视图和数据模型之间的交互。这是现代移动应用开发中的一个关键概念。
典型生态项目
1. Xamarin.Forms
Xamarin.Forms 是 Xamarin 生态系统的核心组件,允许开发者使用 C# 和 XAML 构建跨平台移动应用。它支持 iOS、Android 和 UWP 等多个平台。
2. Xamarin.Essentials
Xamarin.Essentials 是一个库,提供了对设备功能的跨平台访问,如传感器、文件系统、网络状态等。它与 Xamarin.Forms 紧密集成,是开发移动应用时的必备工具。
3. Prism
Prism 是一个用于构建松耦合、可维护和可测试的 Xamarin.Forms 应用的框架。它提供了 MVVM 模式的实现,并支持依赖注入、导航和事件聚合等功能。
通过这些模块的学习和实践,你将能够掌握 Xamarin.Forms 的核心概念和最佳实践,从而构建出高效、可维护的跨平台移动应用。
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