Arduino Energy Monitoring Library 技术文档
1. 安装指南
首先,您需要从提供的链接中下载Arduino Energy Monitoring Library。下载完成后,将其放入Arduino IDE的libraries文件夹中。然后,重新启动Arduino IDE以确保库被正确加载。
若您希望通过Git进行库的更新和管理,可以使用Git Clone和Git Pull命令。这样可以轻松地保持库的更新状态,并管理任何更改。
2. 项目的使用说明
本库是为与emontx模块配合使用而设计的,您可以在这里找到更多关于emontx的信息。在使用之前,请确保您已经按照安装指南将库正确安装到Arduino IDE中。
在使用库时,您需要将相关的库文件包含到您的Arduino项目中,并调用相应的函数来进行能量监控。
3. 项目API使用文档
Arduino Energy Monitoring Library 提供了一系列的API供开发者使用,以下是一些基本的API使用示例:
-
analogReadResolution(ADC_BITS);:用于设置ADC的分辨率。对于Arduino Due(ARM Cortex-M3,12-bit ADC),需要将此语句添加到主草图中的setup()函数中,以设置ADC分辨率为12位。 -
其他库函数:根据库的具体实现,可能还有其他函数用于读取传感器数据、计算能量消耗等。
4. 项目安装方式
以下是项目的几种安装方式:
-
手动安装:从上述链接下载库文件,解压并放置到Arduino IDE的
libraries文件夹中,然后重启Arduino IDE。 -
Git安装:使用Git命令
git clone [repository link]来克隆库,之后通过git pull来更新库。
通过上述步骤,您应该能够成功安装并开始使用Arduino Energy Monitoring Library。在开发过程中,请确保遵循库的使用说明和API文档,以充分利用其功能。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051