STM32 Arduino核心库2.8.0版本兼容性问题解析
在STM32 Arduino核心库2.8.0版本中,开发者需要注意两个重要的兼容性问题,这些问题会影响自定义开发板的编译和使用。本文将详细分析这些问题及其解决方案。
自定义开发板路径引用问题
当开发者在Arduino sketchbook的hardware文件夹中创建自定义STM32开发板定义时,2.8.0版本会出现库文件路径解析错误。这是由于平台文件中使用了{runtime.platform.path}变量来指定SrcWrapper等核心库的路径。
在2.7.1及之前版本中,路径引用是直接基于核心库位置的相对路径。而2.8.0版本改为使用{runtime.platform.path}变量,当使用自定义开发板定义时,该变量会指向sketchbook中的硬件目录而非STM32核心库的安装目录,导致编译器无法找到必要的库文件。
解决方案是修改platform.txt文件中的路径定义,将:
SrcWrapper_include_dir={runtime.platform.path}/libraries/SrcWrapper/inc
改为基于核心路径的相对引用:
SrcWrapper_include_dir={build.core.path}/../../libraries/SrcWrapper/inc
USB VID/PID参数缺失问题
2.8.0版本还引入了对USB设备VID(厂商ID)和PID(产品ID)参数的严格检查。在之前的版本中,这些参数是可选的,但在新版本中,如果开发板定义中未明确指定这些参数,编译将会失败。
虽然platform.txt中的注释说明这些参数可以省略,但实际上必须为每个开发板定义至少一组默认的VID/PID值。建议开发者即使不使用USB功能,也应至少指定一组默认值(如STLink的VID/PID)。
这个问题已在后续版本中修复,通过为这些参数提供了默认值。但开发者仍需注意,在自定义开发板时明确指定这些参数是更稳妥的做法。
总结
STM32 Arduino核心库2.8.0版本在路径引用和USB参数检查方面进行了更严格的处理,这虽然提高了规范性,但也带来了一些兼容性挑战。开发者在升级到新版本时,需要特别注意检查自定义开发板定义中的路径引用和USB参数设置,确保它们符合新版本的要求。
对于依赖自定义开发板定义的开发者来说,理解这些变化并相应调整自己的配置,是顺利过渡到2.8.0版本的关键。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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