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Learn-Kotlin-Flow

实例驱动学习Android Kotlin Flow

Kotlin FlowAndroid开发异步编程网络请求数据库操作Github开源项目

Learn-Kotlin-Flow项目提供了丰富的实例，涵盖Android开发中的网络调用、数据库操作、长时间运行任务和错误处理等常见场景。通过这些实例，开发者可以学习在实际项目中应用Kotlin Flow，提升异步和响应式编程能力。项目还包含详细的博客文章和单元测试示例，有助于全面掌握Kotlin Flow。项目通过实际案例展示了Kotlin Flow在Android开发中的应用，包括并行网络调用、Room数据库集成、长时间任务处理和异常管理等。每个示例都配有相应的Activity和ViewModel代码，便于理解和实践。

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介绍相关项目
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bigflow - 简化GCP数据流水线开发的高效Python框架
BigFlowGCPGithubPython框架开源项目数据处理部署
BigFlow是一个专为Google Cloud Platform (GCP)设计的数据处理框架。该框架提供Docker化部署、CLI工具、自动化构建与部署、统一项目结构，并支持GCP主要数据处理技术。BigFlow优化了数据工程流程，支持Dataflow和BigQuery，适用于不同规模的数据处理项目。框架还包含项目启动器，帮助快速搭建工程环境。
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FlutterGithubUI工具包开源应用开源项目移动开发跨平台开发
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openai-kotlin - OpenAI API Kotlin客户端，多平台支持与协程集成
GithubGradleKotlinKtorMavenOpenAI API开源项目
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Splitties - Android和Kotlin多平台开发实用工具库集合
AndroidGithubKotlinSplitties多平台开源库开源项目
Splitties是一系列为Android和Kotlin多平台开发设计的小型实用库。它提供简洁API处理常见Android任务,如启动Activity、创建对话框和请求权限等。Splitties可减少样板代码,提升开发效率,让开发者更专注于核心逻辑。项目采用模块化设计,支持按需引入功能,有助于控制应用大小。
stream-draw-android - 实时多人绘画与猜词游戏，基于Jetpack Compose构建
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实时多人绘画和聊天应用，玩家可以与朋友一起绘画和猜词。该应用基于Jetpack Compose构建，支持深色和浅色主题，提供主机模式和访客模式，实时消息传递和参与者列表功能。依托Stream Chat SDK，适合快速集成强大的应用内消息系统，同时支持诸如Hilt、Retrofit2、OkHttp3等广泛使用的技术库，为用户提供现代化的UI和优质的用户体验。
mockito-kotlin - 增强Kotlin测试的Mock工具库
GithubGradleKotlinMockito-Kotlin单元测试开源项目模拟框架
Mockito-Kotlin是一个专为Kotlin开发者设计的库，旨在简化Mockito在Kotlin项目中的使用。该库提供了一系列辅助函数，实现了简洁的mock创建和验证语法，充分利用Kotlin语言特性。通过Maven Central易于集成，Mockito-Kotlin为Kotlin项目的单元测试提供了高效的mock方案。
jetpack-compose-awesome - Jetpack Compose资源大全 助力Android现代UI开发
AndroidGithubJetpack ComposeUI开发开源项目移动应用开发
本项目汇集了Jetpack Compose相关的优质资源,包括官方文档、教程文章、开发工具、第三方库和示例项目。涵盖从入门到进阶的各个方面,如UI设计、导航、动画和与传统View的互操作等。开发者可借此全面学习Jetpack Compose,提升Android应用的UI开发效率。
FlowiseDocs - 开源低代码化LLM编排与AI代理构建工具
AI应用开发FlowiseGithubLLM编排低代码工具开源项目
Flowise是一款开源低代码化工具，通过拖拽式UI界面帮助开发者快速构建和迭代LLM编排流程与AI代理。该工具支持多种LLM模型集成，提供可视化的流程设计，并具备API接口便于二次开发。FlowiseDocs作为其官方文档，提供入门演示、LLM应用构建教程、贡献指南及社区支持信息，助力用户从测试迅速过渡到生产环境。
AndroidTensorFlowMNISTExample - 使用TensorFlow在Android平台上的MNIST手写数字识别示例
AndroidGithubMNISTTensorFlow开源项目手写数字识别机器学习
该项目展示了如何使用TensorFlow在Android平台上为MNIST数据集创建手写数字识别模型。用户无需自行构建库，可以直接通过Maven获取所需资源。项目提供了详细的模型训练步骤、资源链接及贡献指南，适合对机器学习和Android开发有兴趣的用户。
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