探索低成本奇迹:CH554 SDK for SDCC 开源项目
2024-05-23 13:44:14作者:滑思眉Philip
在这个快速发展的微控制器世界中,找到一个性价比高且功能强大的芯片并非易事。而CH554系列微控制器正是这样的瑰宝,它不仅价格低廉,还内置了USB设备和主机接口以及预装的USB引导加载程序。现在,借助Blinkinlabs/ch554_sdcc项目,我们可以将这个神奇的SDK从Keil C51移植到SDCC(Small Device C Compiler),让开发变得更加便捷和开放。
一、项目介绍
Blinkinlabs/ch554_sdcc是一个针对SDCC编译器的CH554 SDK移植项目。该项目提供了翻译后的注释,使开发者更容易理解和操作CH55x系列芯片,并包含了额外的示例代码。此外,项目还提供了跨平台的构建指导,无论是Windows、Linux还是macOS,都能轻松上手。
二、项目技术分析
CH554 SDK for SDCC的核心是将CH55x系列MCU的开发工具链从Keil C51转换为SDCC,这允许开发者利用标准的C语言语法进行编程,降低了学习曲线。项目包含了一个简单的Python脚本,用于自动将C51语法转换为SDCC兼容的形式,提高了开发效率。
三、应用场景
无论你是想创建低成本的USB设备、搭建嵌入式系统,或是探索微型USB主机应用,CH554 SDK for SDCC都是理想的起点。其广泛的应用场景包括:
- 物联网(IoT) 设备:低成本、低功耗,适用于智能家居产品。
- 教育实验:让学生在有限预算下学习微控制器原理和USB编程。
- DIY项目:制作个性化USB外设,如键盘、鼠标或存储设备。
- 工业控制:在不牺牲性能的前提下降低成本。
四、项目特点
- 成本效益:CH554芯片和SDK都具备极高的性价比。
- 开源友好:支持SDCC,可与各种操作系统配合使用。
- 便利的开发环境:提供详细的安装指南和示例代码,易于上手。
- 多语言文档:官方已发布英文版数据手册,方便国际开发者查阅。
- 社区支持:活跃的开源社区,不断有新的贡献和改进。
如果你正在寻找一个新的、经济实惠的微控制器解决方案,或者希望涉足USB编程的世界,Blinkinlabs/ch554_sdcc项目绝对值得一试。立即加入,开启你的创新之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
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
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-X1-7BSpark-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
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
312
2.73 K
deepin linux kernel
C
24
7
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
639
244
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
Ascend Extension for PyTorch
Python
151
178
暂无简介
Dart
605
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
236
84
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.01 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
237
310