React Native WebGPU Worklets 项目启动与配置教程
2025-05-12 22:24:08作者:韦蓉瑛
1. 项目目录结构及介绍
React Native WebGPU Worklets 项目的目录结构如下所示:
react-native-webgpu-worklets/
├── android/ # Android 平台相关文件
├── examples/ # 示例项目文件夹
├── ios/ # iOS 平台相关文件
├── packages/ # 项目核心代码和库
│ ├── react-native-webgpu/ # React Native WebGPU 核心代码
│ └── ...
├── scripts/ # 脚本文件,用于构建和发布
├── src/ # 源代码文件夹
│ ├── components/ # 组件文件夹
│ ├── hooks/ # 钩子文件夹
│ ├── ...
├── tests/ # 测试文件
├── ... # 其他文件和文件夹
android/和ios/文件夹分别包含针对 Android 和 iOS 平台的特定代码和资源。examples/文件夹包含了一些使用 React Native WebGPU Worklets 的示例项目。packages/文件夹包含了项目的主要代码库。scripts/文件夹包含了用于项目构建和发布的脚本。src/文件夹是项目的主要源代码目录,包含了组件和钩子等。tests/文件夹包含项目的测试代码。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常位于 examples/ 文件夹中的某个示例项目内。以 example 文件夹为例,以下是启动文件的介绍:
index.js:这是示例项目的入口文件,通常包含以下内容:
import { AppRegistry } from 'react-native';
import App from './App';
import { name as appName } from './app.json';
AppRegistry.registerComponent(appName, () => App);
App.js:这是示例应用的主体组件文件,它定义了应用的 UI 和逻辑。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件通常位于项目根目录或特定子目录下,以下是一些常见的配置文件:
package.json:项目的元数据文件,包含了项目的名称、版本、依赖关系等信息。它通常位于项目根目录。
{
"name": "react-native-webgpu-worklets",
"version": "1.0.0",
"private": true,
"dependencies": {
"react": "^17.0.0",
"react-native": "^0.64.0",
...
},
...
}
babel.config.js:Babel 配置文件,用于配置 JavaScript 编译器 Babel。
module.exports = function(api) {
const presets = [require('./node_modules/react-native/babel/preset.js')];
return {
presets,
};
};
react-native.config.js:React Native 的配置文件,用于配置 React Native 的特定选项。
以上是 React Native WebGPU Worklets 项目的启动和配置文档的简要介绍。实际项目中可能包含更多配置文件和启动步骤,具体需参考官方文档和项目说明。
登录后查看全文
热门项目推荐
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-1.5暂无简介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
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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1