Android Compose 编程实践指南
本指南旨在通过分析位于 https://github.com/googlecodelabs/android-compose-codelabs.git 的开源项目,帮助您了解如何入手并深入探索Jetpack Compose的世界。此项目精心设计了一系列Android Studio项目,以逐步教学的方式引导学习者掌握Compose的关键概念和技术。
1. 项目目录结构及介绍
项目根目录下包含了多个子目录,每个子目录代表一个具体的Compose码实验室(Codelab),用于讲解不同的Compose特性。以下是主要的目录结构概述:
- AccessibilityCodelab: 讲解提升应用可访问性的方法。
- AdaptiveUiCodelab: 教导如何构建适应手机、平板和折叠屏设备的应用。
- AdvancedStateAndSideEffectsCodelab: 深入理解状态管理与副作用处理。
- AnimationCodelab: 学习如何在Compose中添加动画效果。
- BasicLayoutsCodelab, BasicStateCodelab, BasicsCodelab, 等等: 分别覆盖基础布局、状态处理和Compose的基础知识。
- MigrationCodelab: 解析如何将现有视图基元应用过渡到Compose。
- NavigationCodelab: 如何使用Compose进行应用内的导航。
- PerformanceCodelab: 优化Compose应用性能的指导。
- TestingCodelab: 测试Compose组件的策略和技巧。
- ThemingCodelab: 应用主题化和样式设置。
此外,项目还包含一些核心文件:
README.md: 项目简介,包括学习目标和要求。LICENSE: 使用的Apache-2.0许可协议文件。CONTRIBUTING.md: 对贡献者的指导原则。.gitignore: 忽略特定文件或目录的配置。
2. 项目启动文件介绍
虽然这个仓库主要是由一系列独立的Codelab组成,没有单一的“启动文件”如传统应用那样运行。每个Codelab通常都有自己的起点,这些起点通常是一个.kt(Kotlin)文件,例如,在BasicsCodelab目录下的某个初始化应用界面的文件,它可能会包含@Composable函数作为应用UI的入口点。例如,Greetings.kt或类似文件可能会是开始的地方,其中定义了基本的用户界面元素。
3. 项目的配置文件介绍
build.gradle 文件
在每个Codelab的模块内,你会找到至少一个build.gradle文件,它定义了模块的依赖项、编译版本和其他构建配置。例如,它可能包含对Android插件和Compose版本的指定,以及必要的库依赖,如:
plugins {
id 'com.android.application' version '7.x.x'
id 'kotlin-android' version '1.6.x'
}
android {
compileSdkVersion 31 // 或更高
defaultConfig {
minSdkVersion 21
targetSdkVersion 31
versionCode 1
versionName "1.0"
// 其他配置...
}
buildTypes {
release {
// 发布配置...
}
}
composeOptions {
kotlinCompilerVersion '1.6.x'
kotlinCompilerExtensionVersion '1.0.x' // 根据当前Compose版本调整
}
}
dependencies {
implementation 'androidx.compose.ui:ui:x.y.z'
implementation 'androidx.compose.material:material:x.y.z'
implementation 'androidx.compose.runtime:runtime-livedata:x.y.z'
// 更多依赖...
}
请注意,这里的x.y.z应替换为实际的版本号,这些版本随着更新而变化,确保从Android官方文档获取最新信息。
ktlint配置(可能包含)
如果项目遵循代码风格规范,可能会有一个.ktlintignore或在根目录配置ktlint规则的文件,来指导代码风格检查工具如何工作。
通过以上概览,开发者可以按需选择Codelab进行学习,每个部分都详细介绍了如何利用Jetpack Compose的不同功能,进而快速上手并精通Compose开发。
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
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