探索Jetpack之Fragment实例库:fragment\_demo
项目介绍
fragment_demo 是一个全面展示 Android Jetpack 中 Fragment 应用的开源项目。它涵盖了从基础用法到高级特性的各种示例,旨在帮助开发者深入理解和熟练运用 Fragment,尤其在 AndroidX 环境下。该项目包含多个演示模块,每个模块都专注于一个特定的主题,如返回栈管理、数据绑定、生命周期感知等,让学习更加系统和直观。
项目技术分析
1. Fragment 返回栈管理
项目提供了单返回栈和多返回栈的实现,帮助开发者理解如何在复杂的导航结构中有效地管理 Fragment 的回退行为。
2. 数据绑定 (Data Binding)
通过 demo_databinding 模块,你可以看到 Data Binding 如何简化视图与数据模型之间的交互,提高代码可读性和可维护性。
3. 生命周期感知 (Lifecycle)
在 demo_lifecycle 和相关模块中,展示了 Lifecycle 组件如何帮助你在正确的时间执行操作,避免内存泄漏和不必要的计算。
4. LiveData 与 StateFlow 对比
demo_livedata_vs_flow 演示了 LiveData 和 StateFlow 在实时数据流中的应用,并对比它们各自的适用场景,让你做出更适合的选型。
5. RecyclerView 优化
从 demo_concatadapter 到 demo_recyclerview_scroll,这个项目提供了 RecyclerView 相关的最佳实践,包括添加 Header 和 Footer,以及恢复滚动状态。
6. 更高效的数据分页 (Paging)
demo_paging 提供了网络和网络+数据库的分页加载示例,优化用户体验。
7. Fragment 通信 (Result API)
在 demo_resultapi 中,你可以看到新的 Fragment 间通信方式,使得协作更为简洁。
8. 状态保存 (SaveState)
demo_savestate 展示了如何利用 ViewModel-SaveState 实现 Fragment 状态恢复,即使在替换操作后也能保持数据。
应用场景
这些技术广泛应用于现代 Android 应用开发,例如:
- 大型应用中的导航设计,如单一返回栈和多返回栈的构建。
- UI 反应式编程,使用 LiveData 或 StateFlow 实现数据驱动的界面更新。
- 数据缓存与分页加载,提升用户体验并减少服务器压力。
- RecyclerView 动态加载,增加列表的功能性和效率。
- 依赖组件生命周期进行的操作,确保代码的健壮性。
- 子组件间的无侵入通信,降低耦合度。
项目特点
- 全面示例 - 项目覆盖了 Fragment 使用的各种场景,便于对照学习。
- 源码解析 - 配套博客文章深度剖析源码,加深理解。
- 实战导向 - 每个模块都是实际场景的应用,可以直接移植到自己的项目中。
- 持续更新 - 随着 Jetpack 框架的升级,项目会及时跟进最新的功能和技术。
通过 fragment_demo,开发者不仅可以掌握 Fragment 的基本使用,还能了解到其在复杂应用架构中的最佳实践,是学习和进阶 Android 开发的宝贵资源。立即探索,让您的应用开发更上一层楼!
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
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