IOS开发常用GitHub开源项目

本文汇总了iOS开发过程中常用的GitHub开源项目,包括数据处理类库、控件类库及Xcode插件等,覆盖网络请求、图片加载、动画效果等多个方面。

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IOS开发常用GitHub开源项目(持续更新)


数据类
开源库 作者 简介
AFNetworking Mattt 网络请求库
ASIHTTPRequest pokeb 网络请求库
Alamofire cnoon Swift简洁网络请求库
SBJson stig Json解析引擎
JSONKit johnezang Json解析引擎
MJExtension CoderMJLee 字典转模型框架
KissXML robbiehanson XML解析
RNCryptor rnapier AES加密
FMDB ccgus 轻量级数据库
Valet EricMuller22 KeyChain
sskeychain soffes KeyChain
KeychainIDFA qixin1106 KeyChain中存储唯一标识符
ZipArchive istx25 解压和压缩文件
openshare 100apps 无需官方SDK的社交分享组件
MagicalRecord tonyarnold 封装Core Data

控件类
开源库 作者 简介
FDFullscreenPopGesture sunnyxx 丝滑的全屏滑动返回手势
UITableView-FDTemplateLayoutCell sunnyxx 动态计算Cell高度
SDWebImage rs 异步加载图片
FastImageCache mallorypaine 异步加载图片
MJRefresh CoderMJLee 刷新控件
EGOTableViewPullRefresh JackShi 刷新控件
MMDrawerController danmurrelljr 侧边抽屉导航
RESideMenu romaonthego 侧边抽屉导航
YiSlideMenu coderyi UIScrollView实现的侧边菜单
SWTableViewCell CEWendel UITableViewCell左右滑动显示更多
MGSwipeTableCell MortimerGoro UITableViewCell左右滑动显示更多
BLKFlexibleHeightBar bryankeller 动态改变导航栏高度
NJKWebViewProgress ninjinkun UIWebView加载进度条
RGCardViewLayout terminatorover 卡片浏览
iCarousel nicklockwood 卡片浏览
HJCarouselDemo panghaijiao 图片浏览
Toast scalessec 提示HUD
SVProgressHUD honkmaster 提示HUD
MBProgressHUD matej 提示HUD
RDVTabBarController robbdimitrov 自定义TabBar
FlatUIKit jamieomatthews 一些扁平化的自定义控件
HTHorizontalSelectionList erikackermann 分段选择器切换视图
CorePagesView nsdictionary 分段选择器切换视图
THSegmentedPager hons82 分段选择器切换视图
Masonry cloudkite 代码实现AutoLayout
fontdiao lexrus 利用字体加载常用Icon
HJDanmaku panghaijiao 弹幕
JSQMessagesViewController jessesquires 即时聊天框架
MessageDisplayKit xhzengAIB 类似微信App的IM应用
LTMorphingLabel lexrus 文字动画效果,好炫,有种想学swift的冲动
VVBlurPresentation onevcat UIViewController blur效果
CXAlertView ChrisXu1221 自定义View弹框
SCLAlertView dogo 自定义View弹框
MWPhotoBrowser mwaterfall 图片预览
GPUImage BradLarson 图像滤镜
FXBlurView nicklockwood 玻璃效果
Chameleon ViccAlexander 视图颜色渐变,UIColor扩展
MMTweenAnimation adad184 自定义动画
PopMenu xhzengAIB 动画分享菜单
TreeTableView yixiangboy 树形UITableView eg:城市选择
TYWaterWaveView 12207480 电量波浪动画
SVPulsingAnnotationView MuteQ 脉冲光晕层
CTAssetsPickerController chiunam 用户相册选择器
QBPopupMenu questbeat 弹出式菜单
PNChart kevinzhow 数据走势图,扇形图,条形图
FeSpinner NghiaTranUIT 沙漏等多种动画加载效果
PulsingHalo shu223 涟漪动画效果
JMHoledView leverdeterre 创建用户引导视图
RKNotificationHub cwRichardKim 添加未读消息数显示提醒
SXFiveScoreShow dsxNiubility 能力值展示的五边形
Masu midnightSuyama UIView显示尺寸占位符
JDStatusBarNotification jaydee3 状态栏通知
PDTSimpleCalendar jmig 日历组件
TextFieldEffects raulriera UITextField扩展
ios-charts

iOS-Echarts

danielgindi 折线图,扇形图,走势图....
M13Checkbox Marxon13 选择框
Xcode插件
开源库 作者 简介
CocoaPods segiddins 依赖库管理工具
Alcatraz supermarin 插件管理工具 -- 教程
VVDocumenter-Xcode onevcat 快捷注释
XToDo trawor 产生warning,实现备忘功能
KSImageNamed-Xcode ksuther 提供UIImage自动补全功能的插件
OMColorSense omz UIColor颜色输入辅助工具
FuzzyAutocompletePlugin slazyk 代码联想补全
XAlign qfish 代码对齐
ESJsonFormat-Xcode EnjoySR 将JSON格式化输出为模型的属性
HTYCopyIssue hanton 快速在Google,Stackoverflow搜索错误警告

RTImageAssets

rickytan

添加缺失的@2x和@3x图标
     
     




Mac工具
开源库 作者 简介
iReSign maciekish 不越狱安装破解软件,ipa重签名
ZXResign XieXieZhongxi 批量重签名iPA工具
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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