【GitHub每日速递 250925】 一套代码跑遍全平台!Flutter 让你的应用开发提速 10 倍

原文:https://mp.weixin.qq.com/s/diCHi4TGuroj4IuJL1j2zA

Mac用户福音!Ice菜单管理神器,功能超多超强大!

Ice 是一个功能强大的菜单栏管理工具的 macOS 应用。简单讲,它能帮你自动整理和隐藏菜单栏图标,让顶部状态栏更清爽。适用人群:追求桌面整洁、频繁使用多应用的 macOS 用户。

项目地址:https://github.com/jordanbaird/Ice

主要语言:Swift

stars: 22.28k

仓库简介

Ice 是一款强大的菜单栏管理工具,主要功能是隐藏和显示菜单栏项目,同时致力于涵盖各种额外功能,成为最通用的菜单栏工具之一。

主要信息

  • 平台与要求:仅支持 macOS 14 及以上系统,因为使用了从 macOS 14 开始可用的系统 API,暂无支持早期版本 macOS 的计划。
  • 下载与安装
    • 可从 最新版本 下载 "Ice.zip" 文件,解压后将应用程序移动到 Applications 文件夹。
    • 也可以使用 Homebrew 安装,命令为 brew install --cask jordanbaird-ice
  • 捐赠与支持 :可以通过 Sponsor 赞助项目,也可以通过 Buy Me A Coffee 支持开发者。
  • 官网https://icemenubar.app

核心功能

菜单栏项目管理

  • 支持隐藏菜单栏项目,有"始终隐藏"的菜单栏部分。
  • 提供多种显示隐藏项目的方式,如悬停、点击空白区域、滚动或滑动菜单栏。
  • 能自动重新隐藏菜单栏项目,避免干扰。
  • 当应用程序菜单与显示的菜单栏项目重叠时可隐藏应用程序菜单。
  • 具备拖放界面来排列单个菜单栏项目。
  • 可在单独的栏中显示隐藏的菜单栏项目(适用于有凹槽的 MacBook)。
  • 支持搜索菜单栏项目,还有菜单栏项目间距调整(处于 BETA 阶段)。
  • 待实现的功能包括菜单栏布局配置文件、单独的间隔项、菜单栏项目分组以及满足触发条件时显示菜单栏项目。

菜单栏外观

  • 支持菜单栏着色(纯色和渐变)、添加阴影和边框。
  • 可以自定义菜单栏形状(圆角和/或分割)。
  • 待实现的功能有移除菜单栏背后的背景、圆角屏幕角落以及为明暗模式设置不同的参数。

热键功能

  • 可切换单个菜单栏部分、显示搜索面板、启用/禁用 Ice Bar、显示/隐藏部分分隔图标、切换应用程序菜单。
  • 待实现的功能有启用/禁用自动重新隐藏、临时显示单个菜单栏项目。

其他功能

  • 支持登录时启动和自动更新。
  • 待实现菜单栏小部件。

优势

  • 功能丰富:提供了全面的菜单栏管理和外观定制功能,满足用户多样化的需求。
  • 操作便捷:通过多种方式显示隐藏项目,还有拖放界面和热键功能,提高操作效率。
  • 持续更新:项目处于积极开发中,不断有新功能加入。

应用场景

  • 优化桌面空间:隐藏不常用的菜单栏项目,使桌面更加简洁。
  • 个性化定制:根据个人喜好自定义菜单栏的外观和布局。
  • 快速访问:通过搜索和热键功能,快速找到和使用所需的菜单栏项目。

Google神器Flutter:单代码库打造多平台美快应用,还有热重载神技!

flutter\] 是一个用于快速构建美观跨平台应用的 UI 框架。简单讲,它能用一套代码同时开发手机、网页和桌面应用,界面还好看。适用人群:移动开发者、跨平台应用开发者 项目地址: 主要语言:Dart stars: 172.49k Flutter是谷歌推出的一款SDK,可从单一代码库为移动、Web和桌面端打造美观、快速的用户体验。其具有免费、开源的特点,能与现有代码协同工作,被全球开发者和组织广泛使用。 ### 核心功能 * **构建多平台应用**:支持为iOS、Android、Web、Windows、macOS、Linux等平台开发应用,也能作为自定义平台的UI工具包。 * **精美用户体验**:分层架构让开发者能控制屏幕上的每个像素,强大的合成能力可无限制地叠加和动画处理图形、视频、文本和控件。提供完整的小部件集,无论是针对iOS(Cupertino风格)还是其他平台(Material风格),都能实现完美像素级体验,还支持自定义或创建全新视觉组件。 * **快速响应**:由Skia和Impeller等硬件加速的2D图形库提供支持,能以设备的原生速度实现无卡顿、无故障的图形显示。基于Dart平台,代码可编译为适用于iOS和Android的32位和64位ARM机器码、Web的JavaScript和WebAssembly,以及桌面设备的Intel x64和ARM代码。 * **高效开发**:具备有状态热重载功能,开发者修改代码后能立即看到结果,无需重启应用或丢失应用状态。 * **可扩展与开放模式**:能与任何开发工具配合使用,还为Visual Studio Code和IntelliJ / Android Studio提供了编辑器插件。拥有数万个软件包,可加速开发。支持FFI(在Android、iOS、macOS和Windows上)以及特定平台的API,便于访问其他原生代码。 ### 优势 * **跨平台开发**:一套代码可部署到多个平台,大大节省开发时间和成本。 * **视觉效果出色**:为设计师提供了充分发挥创意的空间,能实现高保真的设计效果。 * **性能卓越**:借助硬件加速和高效的编译方式,确保应用运行流畅。 * **开发效率高**:热重载功能显著提升开发速度,减少调试时间。 * **生态丰富**:众多的软件包和插件,以及对原生代码的良好支持,便于开发者实现各种功能。 ### 应用场景 * **移动应用开发**:无论是面向iOS还是Android平台,都能快速构建出高质量的应用。 * **Web应用开发**:创建响应式、高性能的Web应用。 * **桌面应用开发**:开发Windows、macOS、Linux等桌面端应用。 ### 文档与贡献 * **文档资源** :提供了丰富的文档,包括安装指南、开发文档、开发维基和贡献指南等。可通过[Install Flutter](https://flutter.dev/get-started/)安装Flutter,通过[Flutter documentation](https://docs.flutter.dev/)查看详细文档。 * **版本更新** :可通过订阅[flutter-announce@googlegroups.com](https://groups.google.com/forum/#!forum/flutter-announce)邮件列表获取新版本发布通知,文档也会跟踪各版本间的[重大变更](https://docs.flutter.dev/release/breaking-changes)。 * **贡献代码** :Flutter是完全开源的项目,欢迎开发者贡献代码,相关入门信息可查看[贡献者指南](https://contributing.md/)。 # Detectron2:下一代检测与分割算法库,多项新能力引领计算机视觉潮流 detectron2 是一个专注于目标检测、图像分割及其他视觉识别任务的深度学习框架。简单讲,它是一个强大的工具,能帮助开发者训练AI模型来识别图片中的物体及其轮廓。适用人群:计算机视觉研究人员和深度学习开发者。 项目地址: 主要语言:Python stars: 32.92k Detectron2是Facebook AI Research推出的下一代库,提供了先进的检测和分割算法,是Detectron和maskrcnn - benchmark的继任者,支持Facebook的多个计算机视觉研究项目和生产应用。 ### 核心功能 * 具备多种新能力,如全景分割、Densepose、级联R - CNN、旋转边界框、PointRend、DeepLab、ViTDet、MViTv2等。 * 可作为库来支持在其基础上构建研究项目。 * 模型能导出为TorchScript格式或Caffe2格式,方便进行部署。 ### 优势 * 训练速度更快,相关基准测试可参考[这里](https://detectron2.readthedocs.io/notes/benchmarks.html)。 ### 应用场景 适用于各种计算机视觉研究场景,如目标检测、语义分割、实例分割等任务,也可用于实际生产应用。 ### 学习资源 * 可通过[博客文章](https://ai.meta.com/blog/-detectron2-a-pytorch-based-modular-object-detection-library-/)查看更多演示。 * 阅读[访谈](https://ai.meta.com/blog/detectron-everingham-prize/)了解Detectron2背后的故事。 ### 安装与使用 * 安装说明可查看[这里](https://detectron2.readthedocs.io/tutorials/install.html)。 * 基础使用方法可参考[入门指南](https://detectron2.readthedocs.io/tutorials/getting_started.html)和[Colab笔记本](https://colab.research.google.com/drive/16jcaJoc6bCFAQ96jDe2HwtXj7BMD_-m5)。 * 更多详细信息可查阅[文档](https://detectron2.readthedocs.org/),还能在projects/中看到基于Detectron2构建的一些项目。 ### 模型库 提供了大量的基线结果和预训练模型,可在[Detectron2模型库](https://model_zoo.md/)中下载。 # 开源神器curl:数据传输利器,使用、安装、商用支持全揭秘! curl 是一个支持多种协议的数据传输命令行工具和库。简单讲,它是一个能在命令行里下载、上传、测试网络请求的万能工具。适用人群:开发者、运维人员、系统管理员 项目地址: 主要语言:C stars: 38.94k ### 核心功能 * **数据传输**:curl 是一个命令行工具,可使用 URL 语法来传输数据。 * **库支持**:libcurl 是 curl 工作所依赖的库,可被其他软件方便地使用。 ### 优势 * **开源许可** :采用类 MIT 开源许可,遵循 [此许可协议](https://curl.se/docs/copyright.html),使用者可在一定规则下自由使用、修改和分发。 * **社区支持** :有多种交流途径,可通过 [邮件列表](https://curl.se/mail/)、GitHub 的 [问题](https://github.com/curl/curl/issues)、[拉取请求](https://github.com/curl/curl/pulls) 和 [讨论区](https://github.com/curl/curl/discussions) 与开发者交流。所有贡献者都列在 [感谢文档](https://curl.se/docs/thanks.html) 中。 * **商业支持** :若需要商业支持,比如针对使用 (lib)curl 遇到的问题或应用程序获得私人专属帮助,可访问 [支持页面](https://curl.se/support.html)。 ### 应用场景 * **开发测试**:开发人员在测试接口时,可使用 curl 快速发送不同类型的请求,验证接口的正确性。 * **数据采集**:可用于从网页或 API 采集数据,方便进行数据分析和处理。 ### 学习与安装 * **学习使用** :可通过阅读 [手册页](https://curl.se/docs/manpage.html) 或 [Everything Curl](https://everything.curl.dev/) 来学习如何使用 curl;阅读 [libcurl 手册页](https://curl.se/libcurl/c/libcurl.html) 了解如何使用 libcurl。 * **安装方法** :阅读 [安装文档](https://curl.se/docs/install.html) 来了解如何安装 curl。 ### 其他信息 * **网站** :访问 [curl 官网](https://curl.se/) 获取最新消息和下载。 * **源码获取** :可从 Git 服务器下载最新源码,命令为 `git clone https://github.com/curl/curl.git`。 * **安全问题** :若发现疑似安全问题,需通过 [HackerOne 页面](https://hackerone.com/curl) 报告,不要公开披露。

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