SerialTest 开源项目教程
1. 项目介绍
SerialTest 是一个跨平台的调试工具,支持 Windows、Linux、macOS 和 Android 操作系统。它主要用于数据收发、实时绘图、快捷发送和文件传输等功能。SerialTest 支持多种通信协议,包括串口、蓝牙 SPP、蓝牙 LE、TCP 和 UDP。
主要功能
- 数据收发: 支持串口、蓝牙、TCP/UDP 等多种通信协议的数据收发。
- 实时绘图: 可以实时绘制接收到的数据,便于数据分析。
- 快捷发送: 提供快捷发送面板,方便用户快速发送预设数据。
- 文件传输: 支持文件的收发,便于数据交换。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您的系统已经安装了以下依赖:
- Windows: 安装 Qt 和 Visual Studio。
- Linux: 安装 Qt 和 GCC。
- macOS: 安装 Qt 和 Xcode。
- Android: 安装 Android Studio 和 NDK。
2.2 下载源码
git clone https://github.com/lazyhorse1024/SerialTest.git
cd SerialTest
2.3 编译项目
2.3.1 Windows
mkdir build
cd build
qmake ..
nmake
2.3.2 Linux
mkdir build
cd build
qmake ..
make
2.3.3 macOS
mkdir build
cd build
qmake ..
make
2.3.4 Android
mkdir build
cd build
qmake ..
make
2.4 运行项目
编译完成后,可以直接运行生成的可执行文件或 APK 文件。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 工业自动化
SerialTest 可以用于工业自动化中的数据采集和监控。例如,通过串口连接传感器,实时采集数据并绘制曲线,帮助工程师分析设备运行状态。
3.2 物联网设备调试
在物联网设备的开发过程中,SerialTest 可以用于调试设备的通信模块。通过蓝牙或 TCP/UDP 连接设备,发送控制指令并接收设备反馈,确保通信的稳定性和可靠性。
3.3 嵌入式系统开发
在嵌入式系统的开发中,SerialTest 可以用于调试串口通信。通过串口连接嵌入式设备,发送测试数据并接收设备响应,帮助开发者快速定位和解决问题。
4. 典型生态项目
4.1 Qt
SerialTest 是基于 Qt 框架开发的,Qt 是一个跨平台的 C++ 图形用户界面应用程序开发框架。Qt 提供了丰富的 GUI 组件和工具,帮助开发者快速构建跨平台的应用程序。
4.2 Android NDK
在 Android 平台上,SerialTest 使用了 Android NDK 进行本地代码开发。Android NDK 允许开发者使用 C/C++ 编写高性能的本地代码,并与 Java 代码进行交互。
4.3 QCustomPlot
SerialTest 使用了 QCustomPlot 库进行数据绘图。QCustomPlot 是一个基于 Qt 的绘图库,提供了丰富的绘图功能,支持实时数据绘制和交互操作。
通过以上模块的介绍,您可以快速了解 SerialTest 项目的基本情况,并掌握其快速启动和应用案例。希望本教程对您有所帮助!
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-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